之前写过两篇文章，分别是
1）矩阵分解的综述：scikit-learn：2.5.矩阵因子分解问题
2）关于TruncatedSVD的简单介绍：scikit-learn：通过TruncatedSVD实现LSA（隐含语义分析）
今天发现NMF也是一个很好很实用的模型，就简单介绍一下，它也属于scikit-learn：2.5.矩阵因子分解问题</
scikit-learn：通过Non-negative matrix factorization (NMF or NNMF)实现LSA（隐含语义分析）
本文介绍了如何使用scikit-learn的Non-negative Matrix Factorization (NMF)进行隐含语义分析（LSA），NMF作为PCA的替代方案，尤其适用于非负数据。NMF通过NNDSVD等方法对数据矩阵进行分解，适合表示图像和文本。示例链接展示了NMF在主题提取中的应用。
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