稀疏PCA

我想了解稀疏PCA算法和一般PCA算法在哪些方面有所不同。我了解PCA算法可以用于特征提取和降维，而稀疏PCA算法是一种特殊的PCA算法，它在保持数据主要特征的同时还具有一定的稀疏性。在稀疏PCA中，除了保留主要信息外，还强制保留少量非零特征，这可以让提取到的特征更加稳健和可解释...

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？ ...