非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,简称NMF)是一种常用的聚类和降维方法。它可以将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积,从而实现数据的特征提取和聚类分析。
在使用非负矩阵分解进行聚类时,有时会遇到“维度为零”(Dimension Zero)的错误。这个错误通常是由于输入的矩阵中存在零值或者非常接近零的值导致的。
要解决这个错误,可以考虑以下几种方法:
总结起来,处理“维度为零”错误的方法包括数据预处理、调整参数和使用其他聚类方法。具体的选择取决于具体的情况和需求。
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