重庆整合网络营销之整站优化,广东炒股配资网站开发,仓储管理系统软件排名,点个赞科技 网站制作非负矩阵分解(NMF)
sklearn.decomposition.NMF找出两个非负矩阵#xff0c;即包含所有非负元素(W#xff0c;H)的矩阵#xff0c;其乘积近似于非负矩阵x。这种因式分解可用于例如降维、源分离或主题提取。
主成分分析(PCA)
sklearn.decomposition.PCA使用数据的奇异值分解…非负矩阵分解(NMF)
sklearn.decomposition.NMF找出两个非负矩阵即包含所有非负元素(WH)的矩阵其乘积近似于非负矩阵x。这种因式分解可用于例如降维、源分离或主题提取。
主成分分析(PCA)
sklearn.decomposition.PCA使用数据的奇异值分解将数据投影到较低维度空间的线性降维。在应用奇异值分解之前输入数据居中但不对每个特征进行缩放。
快速的独立分量分析算法(FastICA)
sklearn.decomposition.FastICA一种快速的独立分量分析算法。
截断奇异值分解(TruncatedSVD)
sklearn.decomposition.TruncatedSVD使用截断奇异值分解(又名LSA)进行降维。 这种变换器通过截断奇异值分解(SVD)来执行线性降维。与PCA相反该估计器在计算奇异值分解之前不将数据居中。这意味着它可以有效地处理稀疏矩阵。
参考链接
sklearn.decomposition
