开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用非负矩阵分解(IntNMF)进行聚类:如何处理“维度为零”错误

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF）是一种常用的聚类和降维方法。它可以将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，从而实现数据的特征提取和聚类分析。

在使用非负矩阵分解进行聚类时，有时会遇到“维度为零”（Dimension Zero）的错误。这个错误通常是由于输入的矩阵中存在零值或者非常接近零的值导致的。

要解决这个错误，可以考虑以下几种方法：

数据预处理：在进行非负矩阵分解之前，可以对输入的矩阵进行预处理，将接近零的值设置为一个较小的非零值。这样可以避免出现维度为零的错误。
调整参数：非负矩阵分解算法通常有一些参数可以调整，例如迭代次数、学习率等。通过调整这些参数，可以尝试解决维度为零的错误。可以尝试增加迭代次数或者调整学习率，以获得更好的结果。
使用其他聚类方法：如果非负矩阵分解无法处理维度为零的错误，可以考虑使用其他的聚类方法。例如，可以尝试使用K-means聚类算法或者层次聚类算法等。

总结起来，处理“维度为零”错误的方法包括数据预处理、调整参数和使用其他聚类方法。具体的选择取决于具体的情况和需求。

关于非负矩阵分解（NMF）的更多信息，您可以参考腾讯云的相关产品介绍：

腾讯云机器学习平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab

腾讯云数据分析平台（DataWorks）：https://cloud.tencent.com/product/dw

腾讯云人工智能开发平台（AI Developer）：https://cloud.tencent.com/product/aidp

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于R语言利用NMF(非负矩阵分解)替代层次聚类进行肿瘤分型

目前已经有一些软件或方法，可以将具有相似表达模式的基因或者样本进行聚类，但是都有自身的限制。...NMF包基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF)方法，提取基因表达矩阵内数据的生物相关系数，通过对基因和样本进行组织，抓住数据的内部结构特征...我前面已经介绍过了NMF的基本原理【NMF(非负矩阵分解)的算法原理】，这里我介绍R语言实现NMF。下面是一篇今年刚发的一篇纯生信的分析文章，用的就是NMF这个方法来对肿瘤进行分型。...接下来我们看下nmf函数的主要参数： x：就是我们的表达矩阵； rank：因式分解秩的说明。它通常是一个单一的数值，但也可能是其他类型的值(例如矩阵)，为其实现特定的方法。你可以理解成分几群。...6.NMF进行肿瘤分型这里我们可以看文章的处理方式。方法用的是brunet，迭代次数=50，ranks为2到10。

13.7K5 1

【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

如果下游模型对信号的各向同性作出强烈的假设，这通常是有用的，例如，使用RBF内核的 SVM 算法和 K-Means 聚类算法。...字典学习聚类注意，当使用字典学习来提取表示（例如，用于稀疏编码）时，聚类可以是学习字典的良好中间方法。...非负矩阵分解(NMF 或 NNMF) 2.5.6.1....NMF 实现了非负双奇异值分解方法。NNDSVD [4] 基于两个 SVD 过程，一个近似数据矩阵，使用单位秩矩阵的代数性质，得到的部分SVD因子的其他近似正部分。...也可以通过设置 init="random"，使用正确缩放的随机非负矩阵初始化 NMF 。整数种子或 RandomState 也可以传递给 random_state 以控制重现性。

1.1K7 0

论文 | 半监督学习下的高维图构建

，然后再用相似度矩阵表示拉普拉斯矩阵，再对拉普拉斯矩阵进行特征分解，取前k个最小的特征值对应的特征向量，这几个特征向量组成的矩阵每行表示样本，进行聚类。...因为使用kmeans聚类中心会有一个更好的充分覆盖，得到的聚类中心会更加均匀。...这使得我们也对Zik同样施加了影响，当Uk离Xi很远时，Zik=0.最终我们会得到一个稀疏非负的矩阵Z（n*m维度）原则2 我们需要W>=0，非负的邻接矩阵能充分让得到的拉普拉斯矩阵L=D-W正定，该理论已经由...Zhu在2008年已经指出稠密矩阵相比于稀疏矩阵会表现的更差。直观的，我们会用一个非负的稀疏矩阵Z去设计非负稀疏矩阵W。实际上，在下一部分，我们会共同设计Z和W，产生一个经验上稀疏的高维度图。...因此，我们直接设计W，确保它非负和稀疏的特性。四．总结本篇论文先翻译到这里，在这里我们发现了，在处理高维度数据时，传统的方法都因为很高的时间复杂度，而难以驾驭得了高维度数据处理问题。

6942 0

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

PCA 的步骤如下：标准化数据：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为 0，方差为 1。计算协方差矩阵：计算标准化后的数据的协方差矩阵。...计算特征值和特征向量：对于矩阵的逆矩阵乘以类间散布矩阵，得到的矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。选择投影方向：选择特征值最大的前 k 个特征向量作为投影方向，其中 k 是降维后的维度。...给定一个方阵 AA，其特征值分解表示为：其中，Q是由 A 的特征向量组成的矩阵，Λ是对角矩阵，其对角线上的元素是 A的特征值。特征值分解有许多应用，包括主成分分析（PCA）、特征脸识别、谱聚类等。...在PCA中，特征值分解用于找到数据协方差矩阵的特征向量，从而找到数据的主成分。在谱聚类中，特征值分解用于找到相似性图的特征向量，从而进行聚类。特征脸识别利用了特征值分解来识别人脸图像中的重要特征。...给定一个非负矩阵 VV，NMF 将其分解为两个非负矩阵 WW 和 HH 的乘积形式：其中，W 是一个 m × k 的非负矩阵，称为基矩阵（basis matrix）或者特征矩阵（feature matrix

2411 0

综述：高维单细胞RNA测序数据分析工具（中）

因此，在大多数细胞中，许多基因没有检测到分子，导致单细胞计数矩阵中有大量的零，这就是所谓的“零膨胀”（zero inflation）。...零膨胀因子分析(zero - inflation factor analysis, ZIFA)是PCA的一种变体，旨在明确地对scRNA-seq计数数据中预期的大量零值进行建模。...非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization ，NMF)是另一种线性矩阵分解方法，主要通过试图寻找数据集下的离散组件(如收集管或小管)来解释维度。 ?...对于可以将单个细胞分组为离散细胞类型的数据集，需要应用聚类来解析这些细胞类型。每个类通常表达一组在其他类细胞中不表达的基因(标记基因)，如下图。 ?...通过保证良好连接的类和改进运行时，Leiden聚类对Louvain聚类进行了改进。其他方法包括SC3一致性聚类，它利用多种聚类方法的一致性来提高聚类精度。

1.3K3 1

文本主题模型之潜在语义索引(LSI)

文本主题模型的问题特点　　　　在数据分析中，我们经常会进行非监督学习的聚类算法，它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。而主题模型也是非监督的算法，目的是得到文本按照主题的概率分布。...从这个方面来说，主题模型和普通的聚类算法非常的类似。但是两者其实还是有区别的。　　　　聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。...这里我们没有使用预处理，也没有使用TF-IDF，在实际应用中最好使用预处理后的TF-IDF值矩阵作为输入。　　　　我们假定对应的主题数为2，则通过SVD降维后得到的三矩阵为： ? 　　　　...主要的问题有：　　　　1） SVD计算非常的耗时，尤其是我们的文本处理，词和文本数都是非常大的，对于这样的高维度矩阵做奇异值分解是非常难的。　　　　...对于问题1），主题模型非负矩阵分解（NMF）可以解决矩阵分解的速度问题。

1.3K2 0

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第二十一章到第二十六章

=0 ）假正例：将负点错误分类为正（ y=0 和 \hat{y}=1 ）假负例：将正点错误分类为负（ y=1 和 \hat{y}=0 ）这些分类可以简洁地总结在一个混淆矩阵中...我们可以想象矩阵的列是原始空间的单位向量将会落在哪里。**[线性代数] 对角矩阵 *对角矩阵**是具有对角轴上非零值的方阵，其他地方都是零。右乘对角矩阵通过一个常数因子使每列缩放。...矩阵的大部分是零它有 r 个非零奇异值， r 是 X 的秩对角值（奇异值 \sigma_1, \sigma_2, ......即使我们知道我们必须使用 R 的内部维度来分解我们的矩阵，仍然留下了一个要遍历的大空间解决方案。如果我们有一个自动将秩为 R 的矩阵因子分解为具有一些变换矩阵的 R 维表示的过程呢？...演示显示了我们如何在数据科学生命周期的探索性数据分析阶段使用 PCA 来：- 在高维度中直观地识别相似观察的聚类。- 寻找表示复杂事物变化的小基础。- 减少维度以使某些计算更便宜。

2451 0

基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群

我们仍然是以 pbmc3k 数据集为例子给大家展现一下基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群； library(SeuratData) #加载seurat数据集 getOption('timeout...，进行后续非负矩阵分解分析，直接使用NMF包即可： suppressPackageStartupMessages(library(NMF)) vm <- sub_sce@assays$RNA@scale.data...所以进行如下所示的代码： ## 选择后续分析的因子，使用 NMF 运行的结果进行降维和聚类 sub_sce sub_sce <- RunPCA(sub_sce,verbose = F) sub_sce...，最后基于非负矩阵分解的结果重新进行FindNeighbors和FindClusters根据resolution = 0.1又区分成为了3个亚群。...非负矩阵分解的其它应用从上面的演示来看，我们的基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群特殊性在于，预先就指定了待分解的单细胞亚群数量，而且可以找到每个单细胞亚群的各自的特征基因，而无需走常规的降维聚类分群流程

2.2K2 0

统计学习方法十到十六章笔记

第十四章聚类方法 14.1 聚类的基本概念聚类的核心是相似度。就像第三章里面说的，可以使用闵可夫斯基距离，找到合适的p值就可以。...聚合聚类算法：这里的距离矩阵D是一个对称矩阵，而且对角线上元素为0。这个过程完全就是遍历贪心，课本例子很直观。 14.3 k-means聚类这里的聚类事实上是一种划分，即不重不漏的分类。...15.1 SVD的定义与性质对实矩阵的SVD，就是对一个矩阵进行因子分解，其中A的形状是(m, n)：，V是n阶正交矩阵，是降序排列的非负的对角线元素组成的(m, n)形状的矩形对角矩阵，这里的各个矩阵满足如下性质...不过一般常用的是紧奇异值分解和截断奇异值分解，其中紧奇异值分解和原来的SVD（又称完全奇异值分解）等价，而截断SVD比原始矩阵低秩。SVD的提出就是为了对矩阵进行压缩，其中截断SVD就是有损压缩。...在SVD中，U和V都是正交矩阵，那么V的列向量构成了空间里的一组正交基，U同理。所以这里都表示旋转或反射变换。对于，是一组非负实数，表示各个轴上的缩放变换。

1K2 0

1024特别版：机器学习-深入浅出无监督学习（Unsupervised Learning）

无监督学习的算法能够自动地对数据进行分类、聚类、降维等任务，为数据分析和模式识别提供了有力的工具。...2.4 谱聚类谱聚类是一种基于图论和线性代数的聚类算法，其思想是将数据集表示为一个图的拉普拉斯矩阵，通过对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，将数据点映射到低维空间，再利用K均值等方法进行聚类。...3.4 非负矩阵分解（NMF）非负矩阵分解（NMF）是一种基于矩阵分解的降维算法，其思想是将原始数据矩阵分解为非负的基矩阵和权重矩阵的乘积形式。...例如，聚类算法可以用于文本聚类，将相似的文本归为一类，从而实现文本分类和主题分析。降维算法可以用于文本特征提取，将高维的文本数据降低到低维空间，减少数据的维度并提取有用的特征。...此外，无监督学习还需要面对标注问题，即如何对无标签数据进行标注，以便进行模型训练和评估。

771 0

快速入门Python机器学习（31）

12.3非负矩阵分解(NMF) 12.3.1 原理非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization:NMF) 矩阵分解：一个矩阵A分解为A=B1×B2×…×Bn 非负矩阵分解...：矩阵分解,矩阵A、 B1… Bn中元素均为非负 12.3.2类、参数、属性和方法类 class sklearn.decomposition.NMF(n_components=None, *, init...非负矩阵分解后的数据形态:",X_nmf.shape) myutil.draw_scatter_for_Dimension_Reduction(X_nmf,mydata,title,'非负矩阵分解(...: (150, 4) 非负矩阵分解后的数据形态: (150, 2) 处理后的数据形态: (178, 13) 非负矩阵分解后的数据形态: (178, 2) 处理后的数据形态: (569, 30) 非负矩阵分解后的数据形态...: (150, 4) 非负矩阵分解后的数据形态: (150, 2) 处理后的数据形态: (178, 13) 非负矩阵分解后的数据形态: (178, 2) 处理后的数据形态: (569, 30) 非负矩阵分解后的数据形态

4282 0

使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。...谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。...对使用 D 矩阵缩放的 Y 施加正交约束，可以从与 K 个最小非零特征值相关联的归一化拉普拉斯算子的特征向量中获得此优化问题的解 Y [1]。...所以要使用这两个最小化问题之间的联系，Z可以被认为是Y行的聚类版本。为了简化问题，只要设置Z等于与前m个非零最小特征值相关的前m个特征向量的堆栈，然后将其行聚类。...该方法可以说的确成功地找到了邻接图的分组总结本文中我们绘制了特征的邻接图，展示了如何通过拉普拉斯矩阵的行发现特征之间的公共相关性，并进行聚类。

9132 0

潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

，试图从大量的文本数据中发现潜在的话题以话题向量表示文本的语义内容，以话题向量空间的度量更准确地表示文本之间的语义相似度潜在语义分析使用的是非概率的话题分析模型将文本集合表示为单词-文本矩阵对单词...-文本矩阵进行奇异值分解，从而得到话题向量空间，以及文本在话题向量空间的表示非负矩阵分解（non-negative matrix factorization，NMF）是另一种矩阵的因子分解方法，其特点是分解的矩阵非负...非负矩阵分解也可以用于话题分析。 1. 单词向量空间、话题向量空间 1.1 单词向量空间文本信息处理的一个核心问题是对文本的语义内容进行表示，并进行文本之间的语义相似度计算。...因为单词向量通常是稀疏的，两个向量的内积计算只需要在其同不为零的维度上进行即可，需要的计算很少，可以高效地完成单词向量空间模型也有一定的局限性：内积相似度未必能够准确表达两个文本的语义相似度上因为自然语言的单词具有一词多义性...非负矩阵分解算法图片.png 非负矩阵分解的算法是迭代算法图片.png

2.9K3 0

从“青铜”到“王者”-图嵌入在社区发现中的升级之路

2.2.3非负矩阵分解 NMF(Non-negative matrix factorization)，即对于任意给定的一个非负矩阵V，其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，满足条件V=W*H，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积...图2非负矩阵分解对于非负矩阵理解到这就可以了，如果还想了解可以参考各大神的论文。...的意思是图的邻接矩阵与该矩阵的非负矩阵分解的代价函数，目的就是一到一个好的非负矩阵分解，而非负矩阵分解是是图表示一种方法。第二项阵C是一个表示社区信息的辅助矩阵，那么很显示 ?...（1）运行社区发现方法，可以运行谱聚类。为每个顶点获得类标签（2）应用顶点嵌入，为每个顶点获得一个嵌入向量（3）聚类顶点嵌入向量，然后对每个社区进行高斯混合。...但是这只是图表示的目标并没有包含社区和聚类信息。下面看该论文是如何解决这个问题的，上公式： ? ? ? 最后一项就是顶点到社区中心的距离公式， ? ? 表示社区中心（聚类中心）。

2.3K4 0

算法优化之道：避开鞍点

然而，对于非凸函数，仅仅考虑梯度等于零向量远远不够。来看一个简单的实例： y=x12−x22. 当x=(0,0)时，梯度为零向量，很明显此点并不是局部最小值点，因为当x=(0,ϵ)时函数值更小。...然后，我们会讨论如何对算法进行优化，让它能够尝试去避开鞍点。对称与鞍点许多学习问题都可以被抽象为寻找k个不同的分量（比如特征，中心…）。...例如，在聚类问题中，有n个点，我们想要寻找k个簇，使得各个点到离它们最近的簇的距离之和最小。又如在一个两层的神经网络中，我们试图在中间层寻找一个含有k个不同神经元的网络。...Hessian矩阵∇2f(x)具有负的特征值。 3. 点x位于局部极小值附近。从本质上讲，每个点x的局部区域看起来会与下图之一类似： ?...复杂鞍点通过上文的介绍，我们知道算法可以处理（简单）的鞍点。然而，非凸问题的外形更加复杂，含有退化鞍点（degeneratesaddle points）——Hessian矩阵是半正定的，有0特征值。

1.3K3 0

RNAseq|组学分型-ConsensusClusterPlus（一致性聚类）， NMF（非负矩阵分解）

肿瘤分型分析是生信文章中的常客，大致是通过将基因的表达量进行聚类或者非负矩阵分解，发现新的亚型，然后对不同亚型的临床特征，免疫特征等进行比较分析，文章末尾简单的列了一些应用。...本文简答的大概介绍一下文献常用的一致性聚类（ConsensusClusterPlus ）和非负矩阵分解（NMF ）方法。...K-means聚类算法，距离是基于欧氏距离（euclidean)，输出格式为png，结果在resultstrain文件夹中。...三非负矩阵分解（NMF）除了Consensus Clustering外‍，non-negative matrix factorization (NMF) consensus cluster也是很多文章经常用来分子分型的方式...NMF运行结果计算得到的连接矩阵，可以使用consensusmap函数进行绘制。

2.2K1 1

PNAS：与语言相关的脑网络中特定频率的有向连接

6、NMF算法和网络可视化通过对生成的 GC （格兰杰因果关系）频谱进行稀疏约束的 NMF(稀疏非负矩阵因子分解) 来研究网络拓扑结构。...本分析的目的是将重建的连通性数据描述为网络成分的低维混合，其中每个成分都具有特定被试的频谱剖面。选择稀疏非负矩阵因子分解(NMF)是因为非负性约束有助于解释成分。 NMF的结果依赖于成分的数量。...为了更详细地了解这个脑网络的空间和频谱结构，作者将NMF（稀疏非负矩阵因子分解）应用到组水平连接数据。具体操作是，将连接数据建模为有限的空间静态网络类别的混合；其中每个类别都具有被试特定的频谱剖面。...其分解算法没有对边缘进行空间上的聚类（即脑区间的定向连接在空间上聚类时，分解算法不支持连接集聚在同一类别中）。但是，聚类得到的网络类别大部分在生理上具有可解释性。 ?...值得注意的是，基于NMF（稀疏非负矩阵因子分解）可以区分颞叶到额叶的交互和由额叶到颞叶的交互。

1.3K1 0

Philip S. Yu 团队最新综述！社区发现的深度学习方法：进展、挑战、机遇

社区发现旨在遵循「社区中的节点紧密相连，不同社区间的节点稀疏相连」的规则对实体集合进行聚类。包括谱聚类、统计推断在内的传统社区发现方法在处理高维图数据时存在计算速度的问题。...基于深度非负矩阵分解的社区发现非负矩阵分解（NMF）是一类将矩阵分解为两个矩阵的算法，它具有如下性质：三个矩阵都没有负元素。...对于社区发现，NMF通过最小化训练阶段的误差函数值，使原始矩阵近似地分解为两个矩阵的积。...对添加节点属性形成的带属性图，基于深度 NMF 的社区发现只需要邻接矩阵和节点属性矩阵进行分解。...在机器学习领域中，社区发现经常被表示为一种无监督聚类任务。从现实世界的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。

3.6K3 0

单细胞分析十八般武艺：NMF

非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)本质上说是一种矩阵分解的方法，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...，使得 V≈W*H成立，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。...NMF约束了原始矩阵V和分解矩阵W、H的非负性，这就意味着只能通过特征的相加来实现原始矩阵V的还原，最终导致的结果是：非负性会引发稀疏非负性会使计算过程进入部分分解给大家对比一下PCA与NMF分解图像的效果...替代办法是使用经验或先验知识指定，可以尝试略多于细胞类型或细胞状态（细胞亚群再聚类时）的一个数值，例如我在本帖的PBMC数据分解中就指定为rank=10。...基于NMF分解的降维聚类 ## 高变基因表达矩阵的分解 # pbmc大体可分成T，B，NK，CD14+Mono，CD16+Mono，DC，Platelet等类型，考虑冗余后设置rank=10 vm <-

10K7 5

10X Cell Ranger ATAC 算法概述

这是原始的峰条形码矩阵，它捕获每个条形码的开放染色质的富集。然后将矩阵过滤为只包含单元条形码，然后将其用于随后的分析，如降维、聚类和可视化。...LSA 灵感来自于大量的信息检索领域的工作,我们通过文件规范化数据频率(idf)变换,每个峰值计数是缩放的日志的数量的比率矩阵条形码,条形码的数量的峰值有非零的数。...这为出现在更少条形码中的峰值计数提供了更大的权重。利用不定标、不定心的IRLBA对该归一化矩阵进行奇异值分解(SVD)，生成低维空间的变换矩阵，以及表示各分量重要性的分量和奇异值。...但是，与球形k-means聚类相似，在进行基于图的聚类和t-SNE投影之前，我们将数据归一化为单位范数。 PLSA PLSA是一种特殊类型的非负矩阵分解，起源于自然语言处理。...与LSA类似，我们将变换后的矩阵归一化为单位l2范数，并进行球形k-means聚类，生成2到10个聚类，并通过t-S实现基于图的聚类和可视化.虽然PLSA在低维空间的可解释性方面提供了巨大的优势，但它比

2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭