非负矩阵分解

非负矩阵分解（NMF)是一种基于特征空间低秩近似的降维技术。除了减少特性的数量外，NMF还保证特性是非负的，产生了考虑物理量非负性的可加模型。

给定一个非负米——- - - - - -n矩阵X一个正整数k< min (米，n)， NMF查找非负米——- - - - - -k和k——- - - - - -n矩阵W和H，以最小化差异的范数X- - - - - -WH．W和H因此近似的非负因子是X．

的k列W表示中变量的变换X；的k行H表示原线性组合的系数n变量X产生了变换后的变量W．自k一般比职级小吗X,产品WH中数据的压缩近似X．的可能值的范围k通常由建模上下文建议。

这个函数nnmf进行非负矩阵分解。nnmf使用两种迭代算法中的一种，以随机初始值开始W和H．因为剩余的标准X- - - - - -WH可能有局部极小值，反复呼叫nnmf可以得到不同的分解。有时算法收敛到比k，这可能表明结果不是最佳的。

另请参阅

nnmf

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