白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

NMF——非负矩阵分解。如果你事先了解PMF[概率矩阵分解]的话，那么其实只要在PMF的基础上多加上一点，就是NMF了。   方法一：  在PMF中使用SGD【随机梯度下降】进行优化时，使用如下的迭代公式：       其中P、Q分别代表原始矩阵R的两个维度的隐含矩阵，在推荐应用中，一般讲P看做用户矩阵、Q看做物品矩阵。   从公式中不难看出，无论P矩阵还是Q矩阵都会出现负值的情况，上述公式并未对

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