「非負矩陣分解」是一種數學技術，主要用於將一個非負矩陣分解為兩個或多個非負矩陣的乘積。這種技術在數據分析、機器學習、圖像處理和信號處理等領域中非常有用。其主要目的是提取數據中的潛在結構或特徵，並且通常用於降維和特徵學習。
這是「非負矩陣分解」的全名，通常縮寫為 NMF。它在數據分析和機器學習中被廣泛應用，特別是在主題建模和圖像處理方面。NMF 的一個重要特點是它可以提供簡單且可解釋的結果，因為所有的分解結果都是非負的，這使得結果更容易理解和應用。
例句 1：
非負矩陣分解在文本挖掘中用於識別潛在主題。
Non-negative matrix factorization is used in text mining to identify latent topics.
例句 2：
NMF 可以用來從圖像數據中提取特徵。
NMF can be used to extract features from image data.
例句 3：
在許多機器學習任務中，非負矩陣分解被用來降低維度。
In many machine learning tasks, non-negative matrix factorization is used for dimensionality reduction.
這是「非負矩陣分解」的簡稱，通常在學術文獻和技術報告中使用。NMF 是一種強大的工具，因為它可以在不需要負值的情況下有效地處理數據，這在許多應用中都是非常重要的。
例句 1：
NMF 是一種有效的數據分析技術。
NMF is an effective data analysis technique.
例句 2：
許多研究使用 NMF 來分析基因表達數據。
Many studies use NMF to analyze gene expression data.
例句 3：
NMF 在圖像處理中的應用越來越普遍。
The application of NMF in image processing is becoming increasingly common.
這是一個更一般的術語，用於描述將矩陣分解為更簡單的形式的過程。雖然非負矩陣分解是一種特定的矩陣分解方法，但還有其他方法，如奇異值分解（SVD）和QR分解等。這些技術在數據分析、機器學習和數值計算中都有廣泛應用。
例句 1：
矩陣分解技術在數據科學中非常重要。
Matrix decomposition techniques are very important in data science.
例句 2：
QR 分解和 SVD 是常見的矩陣分解方法。
QR decomposition and SVD are common matrix decomposition methods.
例句 3：
了解矩陣分解有助於更好地處理數據。
Understanding matrix decomposition helps in better data handling.