用非负矩阵分解对文本词项矩阵降维

在前年的一个贴子中，谈到了使用奇异值分解来对一个文本词项矩阵进行降维。本文是使用同样的数据，但是使用不同的工具来处理，也就是非负矩阵分解。nmf的好处在于比svd更容易解释，而且自带正则功能。