matlab代码实现非负矩阵分解法

资 源 简 介

非负矩阵分解法，这一种新型的子空间分解方法，增加了非负性约束，比PCA、ICA更有效

详 情 说 明

在数据分析和机器学习领域，有一个叫做非负矩阵分解法的新型子空间分解方法。这种方法的特点是增加了非负性约束，这使得它比起传统的PCA和ICA方法更加有效。如果我们将一个矩阵分解成两个非负矩阵，那么得到的两个矩阵都是非负数，这就意味着结果更容易被理解和解释。非负矩阵分解法已经被广泛应用于图像、音频、文本和生物信息等领域，它可以用来分析、压缩和重构数据，具有较好的性能和可解释性。