乃至因子分解（Non-negative Matrix Factorization）是一种常用的矩阵分解算法，它的主要作用是将高维数据降维并提取有用的特征。该算法通常应用于文本挖掘、图像处理、语音识别等领域。乃至因子分解的区别在于它强制要求矩阵中的元素为非负数，而其他降维算法则没有这个限制。其原理是将待分解的矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，通过调整分解出来的两个矩阵，使得它们的乘积与原矩阵之间的差距最小。这个过程可以通过梯度下降等方法来实现。
什么是乃至因子分解（Non-negative Matrix Factorizati
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！
提问时间：2023-07-15 06:49:14
编辑时间：2023-07-15 06:49:16
提问者：
Silver_Strider
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9回答时间：2023-07-15 06:49:19
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