python中最快的非负矩阵分解（NMF）求解器？

Question

我目前正在使用sklearn的ProjectedGradientNMF和nimfa的Lsnmf解算器来计算非常稀疏的矩阵。ProjecteGradientNMF运行速度较慢，但收敛到一个更接近的解，而Lsnmf的运行速度是Lsnmf的两倍，但会收敛到一个进一步的解决方案（frobenius范数距离度量）。在

我很好奇python社区目前有哪些最快或最接近的解算器，或者对于稀疏矩阵有更好的选择（矩阵是稀疏的，不是吗稀疏稀疏)? 在

Answer 1

scikit-learn的0.17版本有一个基于坐标下降的解算器，它比以前的投影梯度快得多。在

Answer 2

这里有一个基准：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/4852这是一个拉请求，包括来自mblondelhttps://gist.github.com/mblondel/09648344984565f9477a的坐标下降解算器

你说的稀疏不是什么意思稀稀拉拉的？它来自哪个图书馆？在