nmf的matlab代码-dag-nmf-distributed:Graphlab（CMU版本）中的dag-nmf分布式实现

nmf的matlab代码概要 卡内基梅隆大学的团队在旧版Graphlab中实现了学习算法。 超参数优化尚未实现。 有关更多信息，请访问上述链接。 例子 小型合成数据集上的分解结果如下所示。 生成的（oracle）矩阵是低秩的，在潜在因子中具有已知的相关性。 仅针对10％的oracle数据提出了该算法，目的是重建其余部分。 如果将相关性嵌入算法中，则与不了解相关性的分解相比，重建过程更接近于预言。 用法 当前，输入和输出数据都是.mat文件的形式，并且MATLAB API用于I / O。 可以在/ resources下绑定有关如何格式化数据的示例。 可以在main.cpp中看到如何将数据和参数馈送到算法以及如何运行算法。 依存关系 暂时没有CMake可用。 该软件包取决于CMU Graphlab，可在此处获得。 读取和写入.mat文件需要MATLAB API。 另外，Atlas，Blas，Boost。 有待完成 CMake命令行界面。 提供其他输入/输出方式（绕过.mat文件的提示） 参考 如果使用了此代码，请引用以下存储库：I.Ivek，“ DAG约束变分贝叶斯NMF”。 [在线的]。