Python неотрицательная матричная факторизация, которая обрабатывает как нули, так и пропущенные данные?
Я ищу реализацию NMF, которая имеет интерфейс Python и обрабатывает как отсутствующие данные, так и нули.
Я не хочу вменять мои пропущенные значения перед началом факторизации, я хочу, чтобы они были проигнорированы в свернутой функции.
Кажется, что ни scikit-learn, ни nimfa, ни graphlab, ни mahout не предлагают такой вариант.
Спасибо!