【发布时间】：2012-11-28 16:33:54
【问题描述】：
我有一个稀疏矩阵，其形状为 570000*3000。我尝试nima 进行 NMF（使用默认的 nmf 方法，并将max_iter 设置为 65）。但是，我发现 nimfa 非常慢。有没有人使用更快的库来做 NMF？
【问题讨论】：
标签： python c++ pca matrix-factorization nmf
【发布时间】：2012-11-28 16:33:54
【问题描述】：
我以前用过libNMF。它是用 C 语言编写的，速度非常快。有一个paper 记录了算法和代码。
该论文还列出了 NMF 的几个替代包（使用多种不同的语言（我已在此处复制以供将来参考）。
- Mathworks [3, 33]
- 杰吉尔 [5]
- Cichocki 等人。 [6]
- Cichocki 等人。 [7]
- 汉森等人。 [14]
- 霍耶 [16]
- 金等人。 [19]
- 林[25]
- Matlab/Python
- http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/nmf/index.html
- 施密特等人。 [30]
- 高茹 [10]
- 刘[26]
- 巴腾堡等人。 2
- 施密特等人。 [31]
- Dhillon 等人。 [8]
- 格林等人。 [13]
- Pathak 等人。 [28]
- 王等人。 [34]
免责声明：我没有尝试过任何其他软件包（MATLAB 除外）。
【讨论】：
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作为对通过 Google 找到此内容的其他人的更新：Mlpack 是一个不错、快速、现代的 C++ 机器学习库，他们有一个名为“AMF - 替代矩阵分解”的模块"，其中也有一些 NMF 算法：mlpack.org/docs/mlpack-2.0.1/…
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此答案中的大多数链接都已损坏。这又是一个很好的例子，说明为什么软件推荐不适合 SO 模型。
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我刚刚在 RcppML R 包中发布了一个非常快速的 NMF 实现。它利用 Eigen C++ 库并进行了广泛优化。它在 CRAN 上：
install.packages("RcppML")。我会长期维护和开发它。