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我正在使用 6650254x5650 稀疏矩阵，其值采用 numpy.float64 格式。

我正在使用 scikit-learn 的 NMF 实现，如下所示

from sklearn.decomposition import NMF
model = NMF(n_components=12, init='random', random_state=0, max_iter=20, l1_ratio=0.01)
W = model.fit_transform(X_all_sparse, )
H = model.components_
W

似乎更多的n_components我得到W了所有元素都在的矩阵NaN。例如 ifn_components大于 7 - 但它在n_components19 时有效！我想知道是什么导致了这种情况，还有哪些其他库可以有效地处理如此大的矩阵，我可以对其进行基准测试。

更新 如果其他人有类似的问题，同时，我正在使用隐式库

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