NMF_tutorial_ICME 2014.pdf

NMF(Non-negative matrix factorization),即对于任意给定的一个非负矩阵V,其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H,满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。**其中,V矩阵中每一列代表一个观测(observation),每一行代表一个特征(feature);W矩阵称为基矩阵,H矩阵称为系数矩阵或权重矩阵。这时用系数矩阵H代替原始矩阵,就可以实现对原始矩阵进行降维,得到数据特征的降维矩阵,从而减少存储空间。