摘要：
本文概要本章主要描述了非负矩阵因式分解（Non-Negative Matrix Factorize）在数据挖掘中的作用。举了两个例子：1）文章主题分析（一些关键的词组）；2）股票交易量分析（交易量与重大事件的关系）贝叶斯分类的局限贝叶斯分类时，需要训练数据集，这些数据集是人为划分的，并且不会出现新的分类。如果待处理的数据集的潜在分类很多，而且每一个分类需要一定量的样本才会准确，那么训练的工作量会非常大。所以，贝叶斯分类器适合分类比较少，每个分类样本较多的场景。层级聚类局限在于不太准确，可能导致一些不同类的样本却在一个聚类中。比如2个相关性并不大的文章A,B，但是由于必须要找出距离最近的文章组成 阅读全文
