NMF

NMF，全称为non-negative matrix factorization，“非负矩阵分解” > NMF的思想：V= W * H（W权重矩阵、H特征矩阵、V原矩阵），通过计算从原矩阵提取权重和特征两个不同的矩阵出来（分解）。属于一个无监督学习 的算法，其中限制条件就是W和H中的所有元素都要大于0（非负矩阵）。 数学定义： V(F∗N) = W(F∗K) H(K∗N) V: F∗N 的矩阵 * F