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!

Ответы на вопрос(2)

Ваш ответ на вопрос