非負矩陣分解的案例
233 基于matlab的多通道非負矩陣分解（MNMF）算法 ￥12.9
基于matlab的多通道非負矩陣分解（MNMF）算法。其能夠尋找到一個非負矩陣W和一個非負矩陣H，滿足條件V=W*H,從而將一個非負的矩陣分解為左右兩個非負矩陣的乘積。使用EM準則對混合信號進行分解。程序已調通，可直接運行。
數據挖掘中的數據預處理
可以使用 PCA、線性判別分析 （LDA） 和非負矩陣分解 （NMF） 等技術來完成。
采樣：這涉及從數據集中選擇數據點的子集。采樣通常用于減小數據集的大小，同時保留重要信息。可以使用隨機抽樣、分層抽樣和系統抽樣等技術來完成。
聚類：這涉及將相似的數據點分組到集群中。聚類通常用于通過將相似的數據點替換為具有代表性的質心來減小數據集的大小?？梢允褂?k-means、分層聚類和基于密度的聚類等技術來完成此操作。
壓縮：這涉及在保留重要信息的同時壓縮數據集。壓縮通常用于減小數據集的大小，以便進行存儲和傳輸?？梢允褂眯〔▔嚎s、JPEG 壓縮和 gif 壓縮等技術來完成。
如何使用數據預處理？
我們之前已經指出，這是數據預處理在機器學習和 AI 應用程序開發的早期階段很重要的原因之一。在 AI 環境中，應用數據預處理是為了優化用于清理、轉換和構建數據的方法，從而以更少的計算能力提高新模型的準確性。
一個出色的數據預處理步驟將有助于開發一組組件或工具，這些組件或工具可用于快速構建一組想法的原型，甚至可以運行實驗來改進業務流程或客戶滿意度。例如，預處理可以通過增強用于分類的客戶年齡范圍來增強推薦引擎的數據排列方式。
它還可以使開發和增強數據的過程更容易，以獲得更增強的 BI，這對業務有益。例如，客戶的小規模、類別或區域在不同區域可能具有不同的行為。將數據后端處理為正確的格式可能使 BI 團隊能夠將此類發現集成到 BI 控制面板中。
從廣義上講，數據預處理是 Web 挖掘的一個子過程，用于客戶關系管理 （CRM）。通常可以對 Web 使用日志進行預處理，以獲得有意義的數據集，這些數據集稱為用戶事務，實際上是一組 URL 引用。可以存儲會話以識別用戶身份以及請求的網站及其使用順序和時間。
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