NMF是如何实现聚类的

NMF（Non-negative Matrix Factorization，非负矩阵分解）可以用于聚类，具体实现步骤如下：

1. 将原始数据矩阵X进行NMF分解，得到两个非负矩阵W和H，其中W称为基础矩阵，H称为系数矩阵。

2. 根据系数矩阵H的行向量对原始数据进行聚类，可以使用常见的聚类算法，如K-Means、层次聚类等。

3. 对聚类结果进行可视化和评估。

需要注意的是，在实际应用中，NMF的聚类效果与初始基础矩阵W和系数矩阵H的选取有关，因此需要进行多次实验并选择最优的聚类结果。