非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种将高维数据分解为低维表示的数学方法。它广泛应用于文本挖掘、图像处理等领域。
NMF 原理
NMF 通过将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积来实现。具体来说，给定一个非负矩阵 ( X )，NMF 寻找两个非负矩阵 ( W ) 和 ( H )，使得 ( X = WH )。
NMF 优势
- 非负性：NMF 的分解结果是非负的，这使得它在处理非负数据时具有优势。
- 可解释性：NMF 的分解结果可以解释为数据的潜在特征，有助于理解数据的内在结构。
- 高效性：NMF 的计算效率较高，适用于大规模数据。
应用场景
- 文本挖掘：将文本数据分解为关键词和主题，用于文本分类、情感分析等。
- 图像处理：将图像分解为颜色和纹理，用于图像去噪、图像压缩等。
NMF 示例
扩展阅读
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