NMF 非负矩阵分解

最新推荐文章于 2022-12-16 22:30:00 发布
最新推荐文章于 2022-12-16 22:30:00 发布
阅读量2.3k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： c
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aalbertini/article/details/5827376

矩阵： 行为doc, 列为word， 构成一个矩阵A  n * m. n个doc，m个word

 

NMF： A(nm) = B(nq) * C(qm)

其中：

B称作权重矩阵， 每行为一个doc, 每列为一个特征；【行就是该doc有哪些特征构成， 特征权重是多少】

C称作特征矩阵， 每行为一个特征，每列为一个word； 【行就是该特征由哪些word构成以及word的权重】

 

通常q << n， 达到降维的目的

 

 

tf-idf， 可以达到特征选择的目的， 同时也可以得到doc中特征的权重

aalbertini
关注
Python实现NMF非负矩阵分解
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-02 580
它可以将原始数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，其中一个矩阵表示特征，另一个矩阵表示特征的权重。这里，我们将基于Python来实现NMF非负矩阵分解。我们将使用Python的numpy库和scikit-learn库中的NMF函数来实现该算法。现在，我们可以使用NMF函数进行矩阵分解。我们将设置分解后的矩阵维度为3，即我们将得到两个3x10的矩阵。现在，矩阵W和H包含了原始数据矩阵X的非负矩阵分解结果。我们可以使用这些矩阵来重构原始矩阵X。最后，我们可以计算原始矩阵X与重构矩阵X_approx之间的误差。
NMF（非负矩阵分解）人脸数据特征提取
01-20
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import decomposition from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from numpy.random import RandomState n_row, n_col = 2, 3 n_components = n_row * n_col image_shape = (64, 64) dataset = fetch_olivetti_faces(shuffle=True, random_state= RandomState(0))
基于python3.7 numpy scipy matplotlib sklearn的机器学习笔记3_PCA降维及非负矩阵分解NMF方法实现
小白cpp
02-19 1109
 1.概念 主成分析（ Principal Component Analysis ，PCA ）是最常用的 一种降维方法，通常用于高数据集的探索与可视化还以作据压缩和预处理等。 PCA 可以把具有相关性的高维变量合成为 线性无关的低维变量，称主成分。能够尽可保留原始数据的信息 2原理 矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照的特征值大小进行排序，最就是第一主成分其次二成分，以此类推。-...
sklearn基础篇（十）-- 非负矩阵分解与t-SNE
CarpeDiem
12-16 1390
本篇主要介绍降维里经常使用的非负矩阵分解与t-SNE，本篇主要讲解两种算法的原理和sklearn实现。
机器学习（四）降维之NMF及人脸特征提取
发现问题，并解决问题，批判性思维
02-15 3283
一.非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization ，NMF） 是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。 • W矩阵：基础图像矩阵，相当于从原矩阵V中抽取出来的特征 • H矩阵：系数矩阵。 • NMF能够广泛应用于图像分析...
数据降维笔记——非负矩阵分解（NMF）,人脸数据特征提取
youyinyou的博客
09-21 7190
数据降维——非负矩阵分解（NMF） Non-negative Matrix Factorization,实在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 NMF能够广泛应用于图像分析、文本挖掘和语音处理等领域。 基本思想：给定一个非负矩阵V, NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。 W矩阵：基
NMF 非负矩阵分解 图像重构
11-22
非负矩阵分解（NMF，Non-negative Matrix Factorization）是一种数据挖掘和机器学习技术，它将非负的大矩阵分解为两个非负的小矩阵的乘积。在这个场景中，NMF被应用于图像处理，特别是图像重构，这是一个在计算机...
nmf非负矩阵分解算法高维遥感图像维度压缩
08-25
nmf非负矩阵分解算法高维遥感图像维度压缩，主要进行nmf非负矩阵分解算法的数据降维。可任意降维。使用Python写成。
行业分类-设备装置-一种基于NMF非负矩阵分解的音频分离方法.zip
09-03
本文件“行业分类-设备装置-一种基于NMF非负矩阵分解的音频分离方法.zip”聚焦于利用非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）这一先进的数学工具来解决音频信号的分离问题。下面我们将详细探讨NMF的...
推荐算法——非负矩阵分解(NMF)
热门推荐
null的专栏
04-19 3万+
一、矩阵分解回顾在博文推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法中，提到了将用户-商品矩阵进行分解，从而实现对未打分项进行打分。矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵)，记为Vm×nV_{m\times n}，可以将其分解成两个或者多个矩阵的乘积，假设分解成两个矩阵Wm×kW_{m\times k}和Hk×nH_{k\times n}，我们要使得矩阵Wm×kW
非负矩阵分解(NMF,Nonnegtive Matrix Factorization)
互联网
09-16 2542
发现写关于非负矩阵的博文还是蛮多的，还是以自己的角度总结一下自己的最近看的若干东西以及对非负矩阵分解有用的一些资料链接。 早在1999年，著名的科学杂志《Nature》刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果。其文章为《Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization》。关...
基于正则化的特征选择
Bear_Kai的专栏
05-08 6945
此文谨为方便自己后续写作，有更深层需求的读者请参阅相关原始paper。1、特征选择简述降维，有时也可称为子空间学习，可以大致分为特征选择(feature selection)和特征提取(feature extraction)两大类，我们常说的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、流形学习的代表—-局部线性嵌入(LLE)等，都是属于后者。特征提取，通常是将原始数据投影到一个新的空间，对于线性方
文本挖掘之降维技术之特征抽取之非负矩阵分解（NMF）
红豆和绿豆的博客
03-03 7617
通常的矩阵分解会把一个大的矩阵分解为多个小的矩阵，但是这些矩阵的元素有正有负。而在现实世界中，比如图像，文本等形成的矩阵中负数的存在是没有意义的，所以如果能把一个矩阵分解成全是非负元素是很有意义的。在NMF中要求原始的矩阵的所有元素的均是非负的，那么矩阵可以分解为两个更小的非负矩阵的乘积，这个矩阵 有且仅有一个这样的分解，即满足存在性和唯一性。   Contents
Python机器学习应用-降维之NMF
蚊子爱牛牛的博客
04-17 5965
非负矩阵分解（NMF） 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想： 给定一个非负矩阵VVV，NMF能够找到一个非负矩阵WWW和一个非负矩阵HHH，使得矩阵WWW和HHH的乘积近似等于矩阵VVV中的值。 Vn∗m=Wn∗k∗Hk∗mVn∗m=Wn∗k∗Hk∗mV_{n*m}...
降维中的特征选择(转)
an05423833476591的博客
09-17 291
在数据挖掘过程中，高维数据是非常棘手的研究对象。特别是在文本挖掘、图像处理和基因数据分析中，维度过高使很多学习器无法工作或效率降低，所以降维也是数据预处理过程的一项必要任务。降维大致有两大类别，一类是从原始维度中提取新的维度，例如主成分分析或因子分析，再或者是奇异值分解或是多维标度分析。另一类是从原始维度中选择一些子集，即称为特征选择（Feature Selection），或者叫作最佳子...
文本分类入门（十）特征选择算法之开方检验
lzj0470的专栏
04-14 884
前文提到过，除了分类算法以外，为分类文本作处理的特征提取算法也对最终效果有巨大影响，而特征提取算法又分为特征选择和特征抽取两大类，其中特征选择算法有互信息，文档频率，信息增益，开方检验等等十数种，这次先介绍特征选择算法中效果比较好的开方检验方法。 　　大家应该还记得，开方检验其实是数理统计中一种常用的检验两个变量独立性的方法。（什么？你是文史类专业的学生，没有学过数理统计？那你做什么文本分类？在...
关于非负矩阵分解 NMF（Non-negative Matrix Factorization）
cc198877的专栏
08-13 4021
著名的科学杂志《Nature》于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果。该文提出了一种新的矩阵分解思想――非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。该论文的发表迅速引起了各个领域中的科学研究人员的重视：一方面，科学研究中的很多大规
非负矩阵分解NMF
I am not a quitter.
04-21 5168
非负矩阵分解(NMF)：给定非负矩阵V(n * m)及正整数k 由于矩阵W和H的非负限制，NMF 可以看成是非负数据的线性相叠加。W的每一列可以看成是基向量，则原始矩阵V 为向量W的线性叠加，而矩阵 H 为叠加的稀疏矩阵。   非负矩阵分解算法的损失函数 交替最小二乘(ALS)分解矩阵的大致步骤如下： （1）用一个非负矩阵初始化矩阵H （2）重复下
RNAseq的nmf非负矩阵分解
最新发布
02-19
### RNAseq 数据分析中应用非负矩阵分解（NMF） #### 准备工作 为了在RNA-seq数据分析中使用非负矩阵分解(NMF)，首先需要准备基因表达矩阵。该矩阵通常由样本构成列，而行则代表不同基因的表达量[^1]。 ```r ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值