什么是NMF？

非负矩阵分解 (NMF) 是一种强大的机器学习技术，用于分析复杂的数据集。它用于发现大型数据集中隐藏的模式和关系，尤其适用于以下应用： 主题建模， 图像处理， 和 语音识别。

NMF能够快速识别大型数据集中的有意义趋势，使其成为数据科学首页不可或缺的工具。它的工作原理是将大型数据集分解成一组更小、更易于管理的组件。这些组件包括： 非负 并以可解释的方式表示数据的底层结构。

NMF 易于使用，可应用于各种问题领域。它尤其适用于 揭示数据集中的潜在结构此外，NMF 还可用于从噪声数据中提取有意义的特征。另外，NMF 还可用于识别数据点之间的关系并生成富有洞察力的可视化图表。

使用案例和功能

• 揭开隐藏的模式 在大数据集上。
• 提取有意义的特征 来自噪声数据。
• 识别关系 数据点之间。

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上次更新：2年前

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