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- 非负矩阵分解 (NMF)简介 - 知乎
NMF因为约束了非负，所以只准把基相加，不能相减，这就意味着基与基是通过拼接组合来还原原象的。 所以我们可以看到NMF的每个基实际上在表示着脸部的某个部件，这种性质在许多场景上就有了它特有的用处了。
- NMF: A Flexible R package for Nonnegative Matrix Factorization
Nonnegative Matrix Factorization (NMF) is an unsupervised learning technique that has been applied successfully in several fields, including signal processing, face recognition and text mining
- 【机器学习】NMF (非负矩阵分解)-CSDN博客
本篇文章主要介绍NMF算法原理以及使用 sklearn 中的封装方法实现该算法，最重要的是理解要NMF矩阵分解的实际意义，将其运用到自己的数据分析中！
- Non-negative matrix factorization - Wikipedia
NMF generates factors with significantly reduced dimensions compared to the original matrix For example, if V is an m × n matrix, W is an m × p matrix, and H is a p × n matrix then p can be significantly less than both m and n
- 非负矩阵分解_百度百科
非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization，简称NMF）是由Lee和Seung于1999年在《自然》杂志上提出的一种矩阵分解方法，要求分解后的所有分量均为非负值，并实现非线性的维数约减。
- 【机器学习】NMF (非负矩阵分解)-腾讯云开发者社区-腾讯云
本文介绍NMF算法原理及sklearn实现方法，阐述其将非负矩阵分解为两个非负矩阵乘积以降维的意义，给出损失函数，还展示代码实现、案例应用，提及NMF起源及应用领域。
- NMF — scikit-learn 1. 7. 2 documentation
Non-Negative Matrix Factorization (NMF) Find two non-negative matrices, i e matrices with all non-negative elements, (W, H) whose product approximates the non-negative matrix X
- NMF详解：非负矩阵分解算法应用与参数选择指南-CSDN博客
简介非负矩阵分解 (Nonnegative Matrix Factorization)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法，它使分解后的所有分量均为非负值 (要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。
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