non-negative matrix factorization,简写为NMF, 翻译为非负矩阵分解,属于矩阵分解的一种算法。...基于非负数的约束,NMF矩阵分解算法应运而生。对于任意一个非负矩阵V,可以将该矩阵划分为两个非负矩阵的乘积,图示如下 ?...[3.9998681 , 1.0001321 ], [5.00009002, 0.79990984], [6.00008587, 0.999914 ]]) NMF的非负约束使得其分解后的子矩阵更加具有实际意义
js判断数字类型汇总 最近在写代码的时候,有些逻辑需要判断数字类型,等用到的时候才发现自己了解的方法不太严密,然后就决心查资料汇总了解下有哪些方法比较严密 第一种:typeof + isNaN 使用typeof...可以判断是否是一个数字类型,但是NaN也是数字类型,为了筛除这个可能,进一步通过isNaN来筛除。...isNaN(num) } 第二种:typeof + isFinite 使用typeof可以判断是否是一个数字类型,但是NaN和Infinity也是数字类型,为了筛除这个可能,进一步通过isFinite来筛除
一、矩阵分解回顾 image.png 二、非负矩阵分解 2.1、非负矩阵分解的形式化定义 image.png 2.2、损失函数 image.png 2.3、优化问题的求解 image.png image.png...2.4、非负矩阵分解的实现 对于如下的矩阵: ?...通过非负矩阵分解,得到如下的两个矩阵: ? ? 对原始矩阵的还原为: ? 实现的代码 #!
NMF,非负矩阵分解,它的目标很明确,就是将大矩阵分解成两个小矩阵,使得这两个小矩阵相乘后能够还原到大矩阵。而非负表示分解的矩阵都不包含负值。...这些方法的共同特点是,因子W和H中的元素可为正或负,即使输入的初始矩阵元素是全正的,传统的秩削减算法也不能保证原始数据的非负性。...因此,探索矩阵的非负分解方法一直是很有意义的研究问题,正是如此,Lee和Seung两位科学家的NMF方法才得到人们的如此关注。 NMF通过寻找低秩,非负分解那些都为非负值的矩阵。...这在现实的应用中有很多例子,如数字图像中的像素一般为非负数,文本分析中的单词统计也总是非负数,股票价格也总是正数等等。研究指出,非负矩阵分解是个NP问题,可以划为优化问题用迭代方法交替求解U和V。...NMF算法提供了基于简单迭代的求解U,V的方法,求解方法具有收敛速度快、左右非负矩阵存储空间小的特点,它能将高维的数据矩阵降维处理,适合处理大规模数据。
理论概述 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...-------- V矩阵:400*4096 W矩阵:400*6 H矩阵:6*4096 下面是script运行结果: 写在篇后 NMF最早由科学家D.D.Lee和H.S.Seung提出的一种非负矩阵分解方法
通常在用户对商品进行打分的过程中,打分是非负的,这就要求: Wm×k⩾0 W_{m\times k}\geqslant 0 Hk×n⩾0 H_{k\times n}\geqslant 0 这便是非负矩阵分解...二、非负矩阵分解 2.1、非负矩阵分解的形式化定义 上面简单介绍了非负矩阵分解的基本含义,简单来讲,非负矩阵分解是在矩阵分解的基础上对分解完成的矩阵加上非负的限制条件,即对于用户-商品矩阵Vm×nV_{...{k,j}\frac{\sum_{u}W_{u,k}V_{u,j}/\left ( WH \right )_{u,j})}{\sum_{v}W_{v,k}} 上述的乘法规则主要是为了在计算的过程中保证非负...,而基于梯度下降的方法中,加减运算无法保证非负,其实上述的乘法更新规则与基于梯度下降的算法是等价的,下面以平方距离为损失函数说明上述过程的等价性: 平方损失函数可以写成: l=∑i=1m∑j=1n[Vi...2.4、非负矩阵分解的实现 对于如下的矩阵: ? 通过非负矩阵分解,得到如下的两个矩阵: ? ? 对原始矩阵的还原为: ? 实现的代码 #!
javascript 判断是否为数字,js 判断数字,javascript 判断数字,js 判断是否是数字 最简单的方法,当然还有其他的方法 例如正则表达式 //isNaN("要判断的变量") function
关键字: 非负矩阵分解; NMF 1 背景说明 非负矩阵分解问题涉及的面很广很多,这里只通过一个例子简单理解它的概念和物理意义。...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本质上说是一种矩阵分解的方法,它的特点是可以将一个大的非负矩阵分解为两个小的非负矩阵,又因为分解后的矩阵也是非负的,所以也可以继续分解。...原非负矩阵V对应原空间中的原数据,分解之后的两个非负矩阵W和H分别对应寻找得到的新基底和投影在新基底上的数值。...非负矩阵分解的关键是“非负”,即原数据和新基底都必须是非负数,或者说位于“第一象限”,这样原数据投影在新基底上的数值才自然也是非负数。
著名的科学杂志《Nature》于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果。...该文提出了一种新的矩阵分解思想――非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法,即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 ?...判断最佳rank值的准则就是,cophenetic值随K变化的最大变动的前点,如4-5变化最大,所以选择最佳rank值为4。
spark中的非负正则化最小二乘法并不是wiki中介绍的NNLS的实现,而是做了相应的优化。它使用改进投影梯度法结合共轭梯度法来求解非负最小二乘。...,d^{(k)}$是k个A的共轭的非零向量,则这个向量组线性无关。 ...我们分析的重点是非负正则化最小二乘的实现,因为在某些情况下,方程组的解为负数是没有意义的。虽然方程组可以得到精确解,但却不能取负值解。在这种情况下,其非负最小二乘解比方程的精确解更有意义。...非负最小二乘问题要求解的问题如下公式 其中ata是半正定矩阵。 在ml代码中,org.apache.spark.mllib.optimization.NNLS对象实现了非负最小二乘算法。...因为解是非负的,所以步长需要做一定的处理,如果步长与搜索方向的乘积大于x的值,那么重置步长。
问题 编写程序实现判断对所给数字的位数。 方法 (1) 输入数字; (2) 对数字进行处理,并记录处理次数 (3) 通过处理次数来表现数字的位数。...i++; } while(number>0); System.out.println("输入的数为"+i+"位数"); } } 结语 对数字位数进行判断的问题...,提出对数字进行除10的处理,再将处理次数进行累计,最后通过处理次数来反应数字的位数。
非负矩阵分解定义为:找到非负矩阵 与 使得 。在计算中等式两者很难完全相等。在计算中往往是根据某更新法则迭代更新出两个乘子,当上式左右两端的距离(如欧式距离)满足我们设定的大小,停止迭代。...非负矩阵分解NMF算法应用十分广泛,如图像处理分析,推荐系统,图计算等... spark 目前并部支持NMF算法. 根据其原理,可以利用graphx与矩阵的方式来实现迭代获取H和W矩阵..
这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型:非负矩阵分解(NMF),它同样使用了矩阵分解,但是计算量和处理速度则比LSI快,它是怎么做到的呢? 1. ...非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,以下简称NMF)是一种非常常用的矩阵分解方法,它可以适用于很多领域,比如图像特征识别...注意到这里我们使用的是"概率相关度",这是因为我们使用的是"非负"的矩阵分解,这样我们的$W,H$矩阵值的大小可以用概率值的角度去看。从而可以得到文本和主题的概率分布关系。
window.onload = function() { //这么写是为了实现js代码与html...代码的分离,当我修改js时,不能影响html代码。
问题描述 给定一个字符串,验证其是否为数字 问题示例 0判断为true 0.1判断为true abc判断为false 1 a判断为false 2e10判断为true 代码实现 #参数s是一个字符串,返回一个布尔值...isNumber(self, s): INVALID=0; SPACE=1; SIGN=2; DIGIT=3; DOT=4; EXPONENT=5; #0无效,1空格,2符号,3数字...,4小数点,5指数,6输入的数字 transitionTable=[ [-1,0,3,1,2,-1], [-1,8,-1,1,4,5],
经常覆盖掉同事的代码被揍 在这里阿超也顺便提醒一下大家:代码不规范,同事两行泪 那么进入今天的正题吧~今天带来的是1.8的这个类Optional,Optional在英文中是可选的意思,他在java中可以作为非空判断...return str.length(); } 相信有不少小伙伴看出来了,这段代码是大家经常写的,这种逻辑代码,传入的字符串为空,如果调用它的方法,会报NullPointerException 所以我们给她加了个非空判断...optStrNull = Optional.ofNullable(str); ProgramMonkey programMonkey = new ProgramMonkey(); //判断程序猿是否有头发...Boolean hasHair = Optional.ofNullable(programMonkey).map(ProgramMonkey::getHasHair).orElse(false); //判断程序员是否有名字
——培根 JavaScript有一个函数isNaN NaN表示的是NOT A NUMBER(不是一个数字) 所以我们判断一个变量是否为数字,或者改字符串是否能转换成数字,就可以使用isNaN函数然后取反
是正则表达式里面贪婪与非贪婪的概念,有?则-?...可有可无,刚好可以用于判断正数和负数,.在正则表达式里面表示的是任意字符(空格除外),因此如果要想表示小数点,需要加上以恶搞转义字符\,而区分整数和小数这两种情况,则需要加上一个|符号,表示前面的字符出现
前置一个推文,老师的推文已经详细讲解了非负矩阵分解的算法原理~ 如果对算法原理感兴趣的可以点击以下链接~单细胞天地: https://mp.weixin.qq.com/s/-sdYyBG_zB6Lhi9vHkpKBw...笔者之前也写过一个帖子,有兴趣的朋友可以点击去看一看~ https://mp.weixin.qq.com/s/3zySnfkflHfitqh4p4chsQ接下来笔者会根据个人理解,将非负矩阵分解(Non-negative...这种方式就类似于一致性聚类的方法,它通过了频繁的抽样把矩阵中的信息分成多个聚类,这些聚类内部是非常稳定的,不同聚类之间互相独立,组合在一起可以完整的描述矩阵的特色,但是每一个聚类不存在十分显著的代表特征(相对于非负矩阵分解的方法...这种方式就类似于非负矩阵分解的方法,同样非负矩阵分解会把矩阵分成不同的聚类,但此时提取的聚类是按照这个聚类群的关键特征所提取,具有高度的“代表性”。...以上就是三种方式的类比解释啦~接下来的分析流程采用了python版的非负矩阵分解-cNMFgithub上的图挺形象的,从左到右把细胞信息转化成基因矩阵然后进行分解提取。
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