如何从python中的预定义W和V（在W * H〜= V中）计算矩阵H的NMF？答案

【问题标题】：How to calculate NMF for matrix H from predefined W and V (in W*H ~= V) in python?如何从python中的预定义W和V（在W * H〜= V中）计算矩阵H的NMF？
【发布时间】：2017-09-08 02:52:38
【问题描述】：

我有 W 的基础稀疏矩阵和 V 的输入矩阵（在 W*H ~= V 中）。如果我只想获得 H，那么 Python 的方法是什么？

更新：我是由 Nimfa 完成的，发现它总是返回 W 和 H。我还检查了 Scikitlearn，但仍然找不到修复 W 和 V 以仅返回 H 的方法。可能有人指定如何使用这些包或还有其他方法吗？

【问题讨论】：

scikit-learn.org/stable/modules/generated/…
@WillemVanOnsem 感谢您的参考。我检查了它，但只找到了返回 W 的方法（例如 fit_transform()），但找不到返回 H 的方法。请您再指定一些吗？

标签： python sparse-matrix matrix-factorization

【解决方案1】：

sklearn.decomposition.NMF

components_ : array, [n_components, n_features]

因式分解矩阵，有时称为“字典”。

【讨论】：