sklearn.decomposition

矩阵分解算法。

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

用户指南。 有关详细信息，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：用于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	Mini-batch 字典学习。
MiniBatchNMF	Mini-Batch 非负矩阵分解 (NMF)。
MiniBatchSparsePCA	Mini-batch 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（又名 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。