Я хотел бы найти оптимальное скрытое измерение для алгоритма NMF. Я читал, что подход SVD является обычным шагом для определения оптимальной скрытой размерности для факторных матриц W и H в NMF (где X ~ WH). Я планирую использовать пакет sklearn. Я не знаю, как измерить ошибку после процесса SVD, чтобы отслеживать различное количество компонентов или единичных значений.
Is the error calculated by svd.explained_variance_.sum()?
Спасибо.