python中最快的非负矩阵分解(NMF)解算器？

Question

我目前正在使用sklearn的ProjectedGradientNMF和nimfa的Lsnmf求解器来分解一个非常稀疏的矩阵。ProjecteGradientNMF运行较慢，但收敛到更接近的解，而Lsnmf运行速度大约快一倍，但收敛到另一个解(frobenius范数距离度量)。

我很好奇python社区目前最快或最接近的求解器是什么，或者有没有更好的稀疏矩阵(矩阵是稀疏的，而不是scipy.sparse)？

Answer 1

这里有一个基准测试：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/4852，它是一个拉取请求，包括来自mblondel https://gist.github.com/mblondel/09648344984565f9477a的坐标下降求解器

你说sparse而不是scipy.sparse是什么意思？它来自哪个库？

Answer 2

版本0.17的scikit-learn有一个基于坐标下降的解算器，它比以前的投影渐变快得多。