NMF方法及实例

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非负矩阵分解（NMF）

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization ，NMF） 是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个 非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。

• W矩阵：基础图像矩阵，相当于从原 矩阵V中抽取出来的特征
• H矩阵：系数矩阵。
• NMF能够广泛应用于图像分析、文本 挖掘和语音处理等领域

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