我之前对NMF不是很了解,但是看了K-Means算法、非负矩阵分解(NMF)与图像压缩这个教程,发现NMF和PCA似乎是等价的。
请问它们有什么异同(原理、效果、应用场景)?
您确定要删除本贴么?所有相关回复也会被一并删除并且无法恢复。
ccc225 2018-08-21 20:59
回答问题时需要注意什么?
我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。 我们谢绝答非所问。 我们谢绝自己不会、硬要回答。我们谢绝“这么简单,自己想”、“书上有,自己找”这类回答;如果你认为对方提问方式或者内容不妥,可以直接忽略,不作解答,甚至投反对票。我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出!
相关讨论
Truncated SVD和PCA有什么区别吗?
用pca对数据集降维时为什么一定要训练集和测试集?
PCA降维之前为什么要先标准化?
主成分分析法(PCA)算是黑盒算法吗?
PCA算法是一种保距算法吗?
利用PCA降维,降到几维比较合适?
PCA会降低分类器的精度吗?
sklearn pca 数据降维结果不一致
为什么PCA被称作非监督式学习?
sklearn.decomposition.PCA方法中fit, fit_transform, transform应该怎么用
随便看看
VGG16和VGG19的区别?
如何获取pyspark DataFrame的行数和列数?
'numpy.ndarray' object has no attribute 'head'
python怎么对list中的元素做连乘?