語音的自動識別一直是計算機科學家努力的方向，也是未來智能應用實現的基礎技術。 語音同樣包含大量的數據信息，識別語音的過程也是對這些信息處理的過程。 NMF算法在這方面也爲我們提供了一種新方法，在已有的應用中，NMF算法成功實現了有效的語音特徵提取，並且由於NMF算法的快速性，對實現機器的實時語音識別有着促進意義。
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- 可以看到，在CD4和CD8的T細胞的各自矩陣內部降維聚類分羣，這6個細分亞羣都並不是涇渭分明的界限。
- 應用NMF分析方法發表的高分文章也有很多，我給大家介紹一篇，更多的文章請自己搜索。
- 近年來採用NMF思想的應用纔剛展開，相信以後會有更多的成功應用。
- NMF的原數據首先就是隻分佈在非負子空間裏面的，然後它的基則在這個非負子空間靠近邊緣的區域，像一組長短不一、間隔不一的傘骨。
- 圖像本身包含大量的數據，計算機一般將圖像的信息按照矩陣的形式進行存放，針對圖像的識別、分析和處理也是在矩陣的基礎上進行的。
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科學家將NMF方法用於處理核醫學中的電子發射過程的動態連續圖像，有效地從這些動態圖像中提取所需要的特徵。 因爲NMF的分解不出現負值，因此採用NMF分析基因DNA的分子序列可使分析結果更加可靠。 同樣，用NMF來選擇藥物成分還可以獲得最有效的且負作用最小的新藥物。 圖像本身包含大量的數據，計算機一般將圖像的信息按照矩陣的形式進行存放，針對圖像的識別、分析和處理也是在矩陣的基礎上進行的。
nmf: 單細胞分析十八般武藝1：harmony
應用NMF分析方法發表的高分文章也有很多，我給大家介紹一篇，更多的文章請自己搜索。 在衆多應用中，NMF能被用於發現數據庫中的圖像特徵，便於快速自動識別應用；能夠發現文檔的語義相關度，用於信息自動索引和提取；能夠在DNA陣列分析中識別基因等等。 非負矩陣分解由Lee和Seung於1999年在自然雜誌上提出，它使分解後的所有分量均爲非負值(要求純加性的描述)，並且同時實現非線性的維數約減。 NMF的心理學和生理學構造依據是對整體的感知由對組成整體的部分的感知構成的(純加性的)，這也符合直觀的理解：整體是由部分組成的，因此它在某種意義上抓住了智能數據描述的本質． 此外，這種非負性的限制導致了相應描述在一定程度上的稀疏性，稀疏性的表述已被證明是介於完全分佈式的描述和單一活躍分量的描述之間的一種有效數據描述形式。
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nmf: 單細胞分析環境搭建
非負矩陣分解，簡稱NMF，是由Lee和Seung於1999年在自然雜誌上提出的一種矩陣分解方法，它使分解後的所有分量均爲非負值(要求純加性的描述)，並且同時實現非線性的維數約減。 nmf NMF已逐漸成爲信號處理、生物醫學工程、模式識別、計算機視覺和圖像工程等研究領域中最受歡迎的多維數據處理工具之一。 單細胞研究避免不了要回答兩個問題：組織中有哪些細胞類型，每個細胞類型又有哪些表達模式？ NMF解決這類問題具有天然的優勢，因爲它分解的因子很容易與細胞類型或表達模式對應起來。 Github上有很多基於NMF和其變種算法的單細胞分析工具，我比較喜歡的有單細胞整合分析工具liger和空間轉錄組去卷積工具SPOTlight。
VQ的約束是要求H的每一列只有一個元素爲1，其它爲0，因此相當於將m個數據歸納成了k個代表，原數據映射過去就是取k個基當中與原向量距離最小的來重新表示。 所以VQ的基都是一張張完整正常的臉，它們都是最具代表性的臉。 空間分佈的一堆數據有它們分佈的某些規律，那麼找一組更能直觀反映這種規律的基，再把原來的數據投影到這組基上表示，這樣就能便於後續的應用，比如分類等。 天然保溼因子（NMF）是低相對分子質量水溶性物質的複雜的混合物。 這些混合物是來自角化細胞向上移動，通過堆積層和被酶破壞稱爲角蛋白和聚角蛋白微絲之間的鏈接的產物。
nmf: 空間轉錄組數據分析重點梳理
這些遊離的氨基酸與其他有生理作用的化合物，如乳酸、尿素和鹽類等，被稱爲天然保溼因子。 有意思的是收到了不少批評意見，說咱們中國大陸也有很多優秀的高校單位，也做了很多生物信息學方面的知識整理工作，我就呵呵了。 NMF的原數據首先就是隻分佈在非負子空間裏面的，然後它的基則在這個非負子空間靠近邊緣的區域，像一組長短不一、間隔不一的傘骨。
nmf: NMF算法簡介
復調音樂的識別是個很困難的問題，三菱研究所和MIT(麻省理工學院)的科學家合作，利用NMF從演奏中的復調音樂中識別出各個調子，並將它們分別記錄下來。 實驗結果表明，這種採用NMF算法的方法不光簡單，而且無須基於知識庫。 文本在人類日常接觸的信息中佔有很大分量，爲了更快更精確地從大量的文本數據中取得所需要的信息，針對文本信息處理的研究一直沒有停止過。 此外，典型的文本數據通常以矩陣的形式被計算機處理，此時的數據矩陣具有高維稀疏的特徵，因此，對大規模文本信息進行處理分析的另一個障礙便是如何削減原始數據的維數。 NMF在挖掘用戶所需數據和進行文本聚類研究中都有着成功的應用例子。 由於NMF算法在處理文本數據方面的高效性，著名的商業數據庫軟件Oracle在其第10版中專門利用NMF算法來進行文本特徵的提取和分類。
nmf: NMF-based image segmentation
通過這張圖可以看出，很多因子能與面部特徵一一對應起來，例如鼻子、眼睛、嘴巴都能找到相應的因子。 林智仁這篇文章C Lin是後期出來的，review了之前幾種主流的方法，再提出自己的新方法，所以這篇的內容比較全（懶人只看這一篇就夠了）。 NMF的重要性在於構成它的化學組分，特別是吡咯烷酮羧酸（PCA）和乳酸鹽具有強烈的吸溼性。 這些鹽類吸收大氣中的水分和溶解於它們水合作用的水中，因而對皮膚起到保溼劑的作用。 如果皮膚角質層水分含量不足，聚角蛋白微絲降解成單個氨基酸。
nmf: 單細胞分析十八般武藝8：Garnett
LIGER能夠跨個體、物種和方法(基因表達、表觀遺傳或空間數據)識別共有的細胞類型，以及數據集特有的特徵，提供對不同單細胞數據集的統一分析。 如何快速準確地讓機器人識別周圍的物體對於機器人研究具有重要的意義，因爲這是機器人能迅速作出相應反應和動作的基礎。 機器人通過傳感器獲得周圍環境的圖像信息，這些圖像信息也是以矩陣的形式存儲的。 nmf2025 已經有研究人員採用NMF算法實現了機器人對周圍對象的快速識別，根據現有的研究資料顯示，識別的準確率達到了80%以上。
nmf: 基礎NMF包的安裝與用法簡介
可以看到，在CD4和CD8的T細胞的各自矩陣內部降維聚類分羣，這6個細分亞羣都並不是涇渭分明的界限。 聽完分享才知道，原來作者這個時候的細分亞羣其實並不關心它們內… nmf2025 單細胞測序期望每個barcode標籤下只有一個真實的細胞，但是實際數據中會有兩個或多個細胞共用一個barcode的情況，業內稱之爲doublets或multip… NMF分解之後，每個因子保留的都是局部特徵，它們的權重是基本平等的。
nmf: 單細胞分析十八般武藝11：xCell
原因在於智能文本處理的核心問題是以一種能捕獲語義或相關信息的方式來表示文本，但是傳統的常用分析方法僅僅是對詞進行統計，而不考慮其他的信息。 而NMF不同，它往往能達到表示信息的局部之間相關關係的效果，從而獲得更好的處理結果。 具體說，它日前已被應用到文本分析與聚類、數字水印、人臉檢測與識別、圖像檢索、圖像復原、語言建模、聲源分類、音樂信號分析與樂器識別、盲信號分離、網絡安全、基因及細胞分析等的研究中。 生物醫學和化學研究中，也常常需要藉助計算機來分析處理試驗的數據，往往一些煩雜的數據會耗費研究人員的過多精力。 NMF算法也爲這些數據的處理提供了一種新的高效快速的途徑。
nmf: 天然保溼因子
對比PCA分析的結果，NMF雖然毫不遜色，但是它的運行時間更長，我們爲什麼要用NMF呢？ 一個很重要的原因是NMF的因子可解釋性更強，每個因子貢獻度最大的基因基本代表了某種或某個狀態細胞的表達模式，相比差異分析得到marker基因更有代表性。 單細胞初級8講和高級分析8講 單細胞分析十八般武藝1：harmony 單細胞分析十八般武藝2：LIGER 單細胞分析十八般武藝3：fastMNN 單細胞分析十八… PCA大家用得比較多，就是求一組標準正交基，第一個基的方向取原數據方差最大的方向，然後第二個基在與第一個基正交的所有方向裏再取方差最大的，這樣在跟前面的基都正交的方向上一直取到k個基。 所以PCA的基沒有直觀的物理意義，而且W和H裏面的元素都是可正可負的，這就意味着還原時是用W的基加加減減得到的。 當皮膚屏障受損，不能保持自穩態時，需要使用含有保溼成分的膏霜，或乳液進行護理，或進行治療修復屏障功能。
此外，NMF算法在環境數據處理、信號分析與複雜對象的識別方面都有着很好的應用。 近年來採用NMF思想的應用纔剛展開，相信以後會有更多的成功應用。 空間轉錄組學 技術正迅速成爲單細胞 RNA 測序 nmf2025 的延伸，具有以接近單細胞分辨率分析基因表達的潛力，同時保持組織內的…