我想使用scikit-learnNMF(来自here)(或者任何其他NMF，如果它能胜任的话)。具体来说，我有一个输入矩阵(这是一个音频幅度谱图)，我想分解它。我已经预先计算了W矩阵。我如何在sklearn.decompose.NMF中使用一个fixedW？我还没有发现任何其他问题。我看到了this方法还在fit参数中提到了类似的内容:“如果为False，则假定组件已预先计算并存储在transformer中，并且不会更改。”。但是，我不确定如何制作该转换器对象。 最佳答案 Thispartofthecode稍微解释了内部处理。听起来

ML之MF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推荐案例目录基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推荐案例#1、定义数据集#2、数据预处理#2.1、构建用户-电影评分矩阵#3、模型训练与推理#3.1、模型建立#3.2、模型训练#3.3、模型推理：基于评分表对用户进行推荐最高的5部电影#3.3.1、批量对用户预测#3.3.2、对指定用户预测，再该用户对未评分电影的评分的情况下相关文章ML之MF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭去年。Improvethisquestion我有一个稀疏矩阵，其形状为570000*3000。我试过nima执行NMF(使用默认的nmf方法，并将max_iter设置为65)。但是，我发现nimfa非常慢。有人用过更快的库来做NMF吗？

非负矩阵分解及其在脑科学中的应用基本原理确定最优因子数量代码实现非负矩阵分解与主成分分析的区别非负矩阵分解在脑科学中的应用应用一：神经发育模式：T2w/T1w比值映射的非负矩阵分解(NMF)应用二：微观结构的协方差模式基本原理NMF的基本思想可以简单描述为：对于任意给定的一个非负矩阵V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使它们的积为矩阵V。非负矩阵分解的方法在保证矩阵的非负性的同时能够减少数据量。相当于把n维的数据降维到r维。NMF是一种用于分解矩阵的无监督机器学习方法;它可用于特征的降维和提取，在MRI数据分析、图像分析和信号处理等多个领域得到了广泛的应用。与主成分分析、独