非负矩阵分解 | 亚图跨际

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）是一种将数据矩阵分解为两个非负矩阵乘积的降维方法。NMF通常用于高维数据的特征提取、数据压缩和模式识别，广泛应用于文本挖掘、图像处理和生物信息学等领域。