sklearn.decomposition

矩阵分解算法。

其中包括 PCA、NMF、ICA 等。此模块中的大多数算法都可以视为降维技术。

用户指南。有关更多详细信息，请参阅将信号分解为分量（矩阵分解问题）部分。

DictionaryLearning	字典学习。
FactorAnalysis	因子分析 (FA)。
FastICA	FastICA：独立成分分析的快速算法。
IncrementalPCA	增量主成分分析 (IPCA)。
KernelPCA	核主成分分析 (KPCA)。
LatentDirichletAllocation	使用在线变分贝叶斯算法的潜在狄利克雷分配。
MiniBatchDictionaryLearning	小批量字典学习。
MiniBatchNMF	小批量非负矩阵分解 (NMF)。
MiniBatchSparsePCA	小批量稀疏主成分分析。
NMF	非负矩阵分解 (NMF)。
PCA	主成分分析 (PCA)。
SparseCoder	稀疏编码。
SparsePCA	稀疏主成分分析 (SparsePCA)。
TruncatedSVD	使用截断 SVD（又称 LSA）进行降维。
dict_learning	解决字典学习矩阵分解问题。
dict_learning_online	在线解决字典学习矩阵分解问题。
fastica	执行快速独立成分分析。
non_negative_factorization	计算非负矩阵分解 (NMF)。
sparse_encode	稀疏编码。