После достижения решения NMF (с помощью алгоритма Scikit Learn NMF) может быть полезно изучить, есть ли вращения, которые могут быть применены, что приводит к лучшему результату (меньший остаток?).Здесь кратко обсуждается тема здесь , и это очень распространено в Позитивной матричной факторизации (PMF) - рассматривается в статье здесь .
IsЕсть простой способ реализовать это в Python?А именно, чтобы исследовать повороты, которые не нарушают неотрицательных ограничений?Существуют ли другие, более устоявшиеся способы проверки решения NMF, помимо перекрестной проверки и / или анализа начальной загрузки?