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1、,商业数据分析,线性降维 : NMF,线性降维,2,NMFNonnegative Matrix Factorization非负矩阵分解,线性降维,在SVD的一些应用中，经常会出现一种情况，即：所有的元素都是大于等于0的。如上节课讲的文本处理例子，每个元素代表统计出来的词频，所以肯定都是非负的。对于这类问题，我们在进行降维的时候，可以利用他们的非负特征。这种降维方法被称为非负矩阵分解（Nonnegative matrix factorization）,英文简写为NMF。,线性降维,NMF所涉及的矩阵分解方法，实际上是一个优化问题。也就是说，将原始的矩阵分解为两个非负矩阵的积。假设原矩阵X为一个n
2、p的矩阵，我们则寻找出一个nk的矩阵W，和kp的矩阵H，使得以下函数取得最小值：,线性降维,简单讲，非负矩阵分解，就是将非负矩阵X分解为两个更小的非负矩阵W和H相乘，即：之所以是约等于，是因为当前解法并非精确解，而只是数值上的近似解。其中r远小于n和m，一般情况下，(n+m)r nm。,线性降维,由公式可以看到，分解后的积并不一定完全等于原矩阵，但是要尽可能的接近，所以NMF是一种近似分解的方法。正因为如此，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，当上式的距离小于我们设定的大小，停止迭代。,线性降维,经过非负矩阵分解后的两个矩阵也有着一些有意思的性质。 原
3、矩阵X中的一列向量可以解释为对左矩阵W中所有列向量(称为基向量)的加权和，而权重系数为右矩阵H中对应列向量中的元素。 这种基于基向量组合的表示形式具有很直观的语义解释，它反映了人类思维中“局部构成整体”的概念。,线性降维,常用的构建非负矩阵分解的算法有以下三种：1、乘法更新算法（Multiplicative Update Algorithm）2、交替最小二乘算法（Alternating Least Squares）3、梯度下降算法（Gradient descent algorithm）这里我们介绍前两种。,线性降维,步骤：1、初始化W为一个nk的矩阵，其中每一个元素都为0到1的随机数；2、初始
4、化H为一个kp的矩阵，其中每一个元素也为0到1的随机数；3、用以下公式更新H：4、用以下公式更新W：5、不断重复步骤3、4，直到收敛到一个比较稳定的值。,.* 表示两个矩阵对应位置元素相乘./ 表示两个矩阵对应位置元素相除最后的10-9是为了避免除数为0的情况,线性降维,这一算法的迭代次数和结果，很大程度上依赖于初始化的两个随机矩阵。所以每次可能会得到不同的结果。相较于之后介绍的交替最小二乘方法，它的收敛速度也会较慢，而且很依赖初始值。,线性降维,步骤：1、初始化W为一个nk的矩阵，其中每一个元素都为0到1的随机数；2、用以下公式求出H：3、将H中所以负值元素重置为0；4、用以下公式求出W：5
5、、将W中所以负值元素重置为0；6、不断重复步骤2-5，直到收敛到一个比较稳定的值。,为了进一步说明NMF的方法，我们来看一个例子。 继续沿用上次使用的数据集lsiex，通过非负矩阵分解的方式来进行信息检索。 （对应文件 Example2_4.m）,线性降维,使用数据集lsiex.mat进行实验，这里有一些文档，里面包含一个书名的列表，然后还有个术语集包含一些词汇。我们把他们变成一个矩阵，每一列是一个文件，每一行是一个术语在这个文件中出现的次数。 然后将用户的搜索输入变成一个向量，包含对应术语的为1，不包含的为0。,线性降维,在上面的例子中，我们使用了乘法更新算法（Multiplicative
6、Update Algorithm），而且只迭代了一次。大家可以尝试使用matlab函数nnmf进行多次迭代，或者使用交替最小二乘算法（Alternating Least Squares）。理论上，无论是收敛速度还是结果都会更好。,线性降维,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。NMF能用于发现数据库中图像的特征，便于快速识别应用，比如实现录入恐怖分子的照片，然后在安检口对可疑人员进行盘查。在文档方面，NMF能够发现文档的语义相关度，用于信息的自动索引和提取。在生物学中，在DNA阵列分析中识别基因等。在语音识别系统中NMF也能发挥重要作用。 这里，只是对NMF进行简要的介绍，在之后的聚类学习中，将会再次运用到这个方法。,线性降维,作业,LSI的例子，尝试分别用PCA、NMF算法进行实现，并比较PCA、SVD和NMF的结果是否一致。,预习,1. 预习2.6节。2. 完成以下习题保存为txt文件，在12.8日00:00前连同上一页的课后作业打包为zip发送至助教邮箱，共占据总成绩的4%： LDA是_的简称，中文名为_，是由_提出的，是一种用于_的算法。 简要描述LDA的步骤。 简述LDA和PCA的区别和联系。,
