%%non-negative matrix factorization,NMF
%非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法,即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。该论文的发表迅速引起了各个领域中的科学研究人员的重视:一方面,科学研究中的很多大规模数据的分析方法需要通过矩阵形式进行有效处理,而NMF思想则为人类处理大规模数据提供了一种新的途径;另一方面,NMF分解算法相较于传统的一些算法而言,具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性,以及占用存储空间少等诸多优点。
function [W H] = nmf_x1(V,r,maxiter)
V=double(V);
[n m]=size(V);
W=rand(n,r);
W=W./(ones(n,1)*sum(W));
H=rand(r,m);
for iter=1:maxiter
H=H.*(W'*((V+eps)./(W*H+eps)));
W=W.*(((V+eps)./(W*H+eps))*H');
W=W./(ones(n,1)*sum(W));
end
VV=W*H;
end
%%non-negative matrix factorization,NMF
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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:非负矩阵分解_non-negative matrix factorization_NMF算法_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
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非负矩阵分解_non-negative matrix factorization_NMF算法_matlab
nmf.m 781B
Matlab实现无约束条件下普列姆(Prim)算法.docx 14KB
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