Python 有没有好的库可以快速进行非负矩阵分解（NMF）？

我有一个稀疏矩阵，它的形状是570000*3000。我尝试使用NMF（使用默认的NMF方法，并将

max\u iter

设置为65）。然而，我发现尼姆法很慢。有没有人使用更快的库来执行NMF

我以前用过。它是用C写的，速度非常快。有一个文档记录算法和代码

本文还列出了NMF的几个备选软件包（使用多种不同的语言）（我在这里复制了这些软件包以供将来参考）

• 数学作业[3,33]
  • Matlab
• 塞姆吉尔[5]
  • Matlab
• Cichocki等人[6]
  • Matlab
• Cichocki等人[7]
  • Matlab
• Hansen等人[14]
  • Matlab
• 霍耶[16]
  • Matlab
• Kim等人[19]
  • Matlab
• 林[25]
  • Matlab/Python
• 施密特等人[30]
  • Matlab
• 高朱克斯[10]
  • R
• 刘[26]
  • R
• 巴滕伯格等人。
  • 蟒蛇
• 施密特等人[31]
  • 蟒蛇
• Dhillon等人[8]
  • C++
• Greene等人[13]
  • C++
• Pathak等人[28]
  • C++
• 王等人[34]
  • C++

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免责声明：我没有尝试过这些其他的软件包（除了MATLAB的）。< /P>作为其他人通过谷歌找到的一个更新：Mlpack是一个漂亮、快速、现代的C++机器学习库，并且他们有一个叫做“AMF-替代矩阵分解”的模块。，它也有一些NMF算法：这个答案中的大部分链接都断了。这又是一个很好的例子，说明了为什么软件推荐不适合SO模型。