我想请问的是关于非负矩阵分解（NMF）算法在降维方面的应用优势。我了解到NMF是一种常用的多变量数据分析方法，通常用于矩阵分解和非负性约束。其优势在于能够生成非负性低秩分解，提高数据的可解释性，并且能够有效地去除噪声和冗余信息，从而实现降维。但是，具体在降维中的应用优...
提问者：Mirage_Fighter我正在寻找区分稀疏PCA和NMF算法的关键区别和相似之处。我知道两种算法都用于矩阵分解，但是希望了解它们的不同之处，从而在选择算法时做出更好的决策。是否有任何专家可以提供关于这些算法的详细信息，以及如何根据问题类型选择正确的算法？ ...
提问者：Lunar_Lover大家好，我想问一下什么是乃至因子分解（Non-negative Matrix Factorization），它与其他降维算法有什么区别？我对机器学习和数据分析比较感兴趣，但是对于降维算法这个概念还不是很清楚。希望了解的大佬们可以给我简单介绍一下乃至因子分解的概念和原理，以及它与其他降维算法的区别，非常感谢！ ...
提问者：Silver_Strider