矩陣： 行為doc, 列為word， 構成一個矩陣A? n * m. n個doc，m個word

?

NMF： A(nm) = B(nq) * C(qm)

其中：

B稱作權重矩陣， 每行為一個doc, 每列為一個特征；【行就是該doc有哪些特征構成， 特征權重是多少】

C稱作特征矩陣， 每行為一個特征，每列為一個word； 【行就是該特征由哪些word構成以及word的權重】

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通常q << n， 達到降維的目的

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?

tf-idf， 可以達到特征選擇的目的， 同時也可以得到doc中特征的權重

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的NMF 非负矩阵分解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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