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MLNMF-MATLAB_高光谱解混_基于多层非负矩阵分解_

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简介：
简介：本项目为MATLAB实现的高光谱图像解混工具箱，采用多层非负矩阵分解（MLNMF）算法，有效提升复杂场景下的光谱分离精度与速度。 R. Rajabi 和 H. Ghassemian 在 2015 年 1 月的 IEEE 地球科学与遥感快报（IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters）第 12 卷第 1 期，发表了题为“利用多层非负矩阵分解进行高光谱图像光谱解混”的论文，页码为 38-42。DOI: 10.1109/LGRS.2014.2325874。

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  • MLNMF-MATLAB_高光谱解混_基于多层非负矩阵分解_
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    简介：本项目为MATLAB实现的高光谱图像解混工具箱，采用多层非负矩阵分解（MLNMF）算法，有效提升复杂场景下的光谱分离精度与速度。 R. Rajabi 和 H. Ghassemian 在 2015 年 1 月的 IEEE 地球科学与遥感快报（IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters）第 12 卷第 1 期，发表了题为“利用多层非负矩阵分解进行高光谱图像光谱解混”的论文，页码为 38-42。DOI: 10.1109/LGRS.2014.2325874。
     
  • 基于近似稀疏约束的多层非负矩阵分解在高光谱解混中的应用
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    本研究提出了一种基于近似稀疏约束的多层非负矩阵分解方法，并成功应用于高光谱图像解混，有效提升了物质成分识别精度。 稀疏正则化函数的选择对稀疏非负矩阵分解在高光谱解混中的效果有直接影响。目前主要使用L0或L1范数作为度量标准来评估稀疏性，其中L0具有较好的稀疏特性但求解难度较大；而L1虽然易于计算但其稀疏性能较差。本段落提出了一种近似的稀疏模型，并将其应用于多层非负矩阵分解（AL0-MLNMF）的高光谱解混中，在这一过程中对观测矩阵进行多层次的稀疏分解，从而提高了非负矩阵分解在高光谱解混中的精度并增强了算法收敛性。通过仿真数据和真实数据实验验证发现：该方法能够有效避免陷入局部极值，并提升非负矩阵分解在高光谱解混性能上的表现，在精确度上相较其他几种算法有明显改进，具体表现为RMSE降低0.001~1.676 7，SAD下降幅度为0.002~0.2443。
     
  • 基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混方法（2012年）
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    本研究提出了一种基于约束非负矩阵分解的算法，用于高光谱图像中的混合像素分离和成分分析，显著提高了目标物识别精度。发表于2012年。 在使用非负矩阵分解方法解决高光谱图像解混问题时，标准目标函数的非凸性会阻碍最优解的获取。通过分析高光谱图像中端元光谱及其空间分布特性，我们提出了一种新的算法——最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束下的非负矩阵分解（MCMDNMF）算法。该方法采用投影梯度作为迭代学习规则，并且在利用非负矩阵分解优点的同时，也考虑到了高光谱图像的独特特性，无需混合像元中必须包含纯像元的限制条件。仿真实验表明，MCMDNMF算法能够准确地从复杂的高光谱混合像元中分离出端元光谱并精确估计其丰度分布。
     
  • Matlab中的非负矩阵分解代码-NMF-ML：多层次非负矩阵分解的实现
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    本项目提供了Matlab环境下实现多层次非负矩阵分解(NMF)的代码，适用于数据降维、特征提取等领域。 非负矩阵划分的MATLAB代码实现NMF-ML多层非负矩阵分解已在MATLAB中完成。您可以自由使用该代码，请通过引用本资源来承认其来源。 为了安装，您需要将此项目克隆到一个新目录中。然后，更改到该项目所在的文件夹，并运行basic_test.m以在MATLAB环境中测试它，其中还包含了一个基本用例的演示。 希望这能对您的工作有所帮助！
     
  • 基于数据引导约束的非负矩阵分解在高光谱数据分析中的应用
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    本研究探讨了利用数据引导约束下的非负矩阵分解技术，有效提升高光谱数据处理能力的方法与应用。通过这一创新性算法框架，旨在解决高光谱图像分析中面临的数据复杂性和计算挑战，为环境监测、地质勘探等领域提供精确且高效的解决方案。 具有数据导引约束的非负矩阵分解方法被应用于高光谱图像的分解。
     
  • 基于数据引导约束的非负矩阵分解在高光谱数据分析中的应用
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    本研究探讨了利用数据引导约束下的非负矩阵分解技术对高光谱数据进行高效分析的方法，旨在提升目标识别与分类精度。 本段落探讨了“具有数据导引约束的非负矩阵分解用于高光谱分解”的核心研究内容。这项工作集中在非负矩阵分解（NMF）及其扩展方法在处理高光谱图像中的应用上。NMF是一种数学模型，它将一个大矩阵分解成两个或多个小的、元素为非负值的矩阵相乘的形式。这种技术特别适用于估计每个像素中端成员的光谱信息和相对丰度，从而实现混合像素的有效分离。 高光谱成像技术通过捕捉数百个连续窄波段图像，在遥感、医学成像及化学分析等领域得到广泛应用。由于传感器的空间分辨率限制，一个像素可能包含多种物质的光谱特征形成混合现象。为解决这一问题，提出了各种高光谱分解方法，包括无监督、半监督和有监督的方法，并进一步划分为几何法与统计法两大类。 在实际应用中，确定端成员及其丰度是个难题。端成员代表图像中的纯物质成分而丰度则表示该物质在混合像素中的比例。不同位置的高光谱区域可能会表现出不同程度的稀疏性：一些地方可能有较高的物质纯净程度，而在其他地方，则可能存在更为复杂的物质混杂现象。因此，在NMF模型中合理添加约束以适应这种差异成为研究的关键。 本段落提出了一种新颖的方法——具有数据导引约束的非负矩阵分解算法（DGC-NMF）。该方法根据每个像素混合水平的不同施加L12或L2正则化，旨在促进稀疏性和均匀性。通过这种方式，能够更精确地处理高光谱图像并提高其准确性。 此外，文章还提及了一些常用的高光谱分解技术如PPI、N-FINDR、VCA和SGA等作为理论参考背景。 实验部分使用了合成数据及真实世界中的高光谱数据对DGC-NMF算法的有效性进行了验证。虽然具体细节未在文中详细展开，但结果表明该方法具有良好的性能，并且能够有效处理不同稀疏性的区域问题。因此，这项研究不仅为非负矩阵分解技术提供了一个新的视角，也在实际应用中展示了其潜在价值。 总之，本段落通过引入带有数据导引约束的NMF算法（DGC-NMF），成功地解决了高光谱图像处理中的端成员和丰度估算难题，并且在实验验证中证明了该方法的有效性。这为后续相关研究提供了重要的理论基础与实践指导意义。
     
  • NMF.rar_非负矩阵正则化_非负矩阵分解_nmf正则化
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    本资源介绍非负矩阵正则化技术及其在非负矩阵分解（NMF）中的应用。通过正则化改进NMF算法，提高数据稀疏性和噪声环境下的表现。适合研究和学习使用。 非负矩阵分解（NMF）是一种数据挖掘与机器学习技术，在图像处理、文本分析、推荐系统及生物信息学等领域有着广泛的应用价值。它通过将一个非负输入矩阵V分解为两个非负因子W和H的乘积，即\( V = WH \)，来简化复杂的数据结构并提取有用的特征表示。 在原始NMF中，通常采用最小化误差函数的方法（如Frobenius范数或Kullback-Leibler散度）以找到最优解。然而这种方法可能导致模型过拟合问题的出现，因此引入了正则化的概念来增强模型稳定性和泛化能力。“坐标排序正则化”是一种特定策略，在迭代过程中通过调整参数值来促进某些结构（如稀疏性或平滑性）的发展。 具体来说，“坐标排序正则化”的实现通常涉及每次选择一个或一组变量进行优化，并在更新时考虑引入的惩罚项。这些惩罚项可以是L1范数以鼓励稀疏表示，或者L2范数来限制参数规模，从而达到减少过拟合的效果。此外，在实际应用中，NMF的表现依赖于初始值的选择和优化算法的效率。 常见的优化方法包括交替最小二乘法、梯度下降以及基于proximal的方法等。这些技术在迭代过程中结合正则化策略调整W和H矩阵直至满足预定条件（如达到特定迭代次数或误差阈值）为止。 通常，NMF相关的文件可能包含实现算法的代码、用于测试的数据集或者介绍理论背景与实验结果的研究论文。通过引入坐标排序正则化的改进形式，可以更好地控制模型复杂度并提高预测准确性，为实际问题提供了更加有效的解决方案。
     
  • 非负矩阵分解(NMF)算法
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    非负矩阵分解（NMF）是一种机器学习技术，通过将非负数据集分解为两个非负矩阵的乘积，用于模式识别和数据分析。 非负矩阵分解是一种常用的算法，在采用向量空间模型进行基于内容的推荐挖掘时，用于实现向量空间的降维。
     
  • 基于Matlab的非负矩阵分解(NMF)程序
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    本程序利用MATLAB实现非负矩阵分解（NMF），旨在提供一个简洁高效的工具，用于数据集的特征提取与模式识别。 NMF（非负矩阵分解）将大矩阵分解成两个小矩阵，并且这两个小矩阵都不包含负值。代码来自Chih-Jen Lin。
     
  • Endmember_Extraction_Codes_zip_MATLAB_光谱解混_matlab解混_matlab高光谱_高
    优质
    本资源提供多种MATLAB代码用于执行光谱解混（即端元提取），适用于高光谱图像处理。通过分析复杂混合像素，分离出纯净光谱成分，促进目标识别与分类。 一些常用的高光谱解混方法的MATLAB代码被讨论了。