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Matlab中非负矩阵和张量分解快速算法的实现与代码下载

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简介：
本资源提供Matlab环境下非负矩阵及张量分解的高效算法实现，包含详尽注释源码，并支持直接下载应用。 非负矩阵分解 (NMF) 是通过程序 nmf.m 实现的一种算法。当 A 为非负矩阵时，nmf(A,10) 返回 A 的 NMF 结果，并以 10 作为目标低等级。这两个参数（输入数据矩阵和目标低秩）是必需的，而其他参数则是可选的。选择合适的目标低秩值取决于每个特定的数据矩阵 A 和执行非负矩阵分解的目的。 要了解更多关于可选参数的信息，请查看 nmf.m 文件中的相关说明。例如，默认算法 anls_bpp 可以通过指定 method 值替换为另一种算法，如下所示：nmf(A,10,method,hals) 实现的 NMF 算法名称包括： - anls_bpp - 包含块主旋转方法的 ANLS - anls_asgivens - 包含活动集方法和给定更新的 ANLS - anls_asgroup - 包含活动集方法和列分组的 ANLS - als - 交替最小二乘法 - hals - 分层交替最小二乘法 - mu - 乘法更新方法 示例文件 example_nmf_1.m 提供了几个使用案例。另一个示例文件 example_nmf_2.m 展示如何测试 NMF 算法在应用于潜在因子已知的合成矩阵时，能否恢复真实的潜在因素。

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  • Matlab中非负矩阵和张量分解快速算法的实现与代码下载
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    本资源提供Matlab环境下非负矩阵及张量分解的高效算法实现，包含详尽注释源码，并支持直接下载应用。 非负矩阵分解 (NMF) 是通过程序 nmf.m 实现的一种算法。当 A 为非负矩阵时，nmf(A,10) 返回 A 的 NMF 结果，并以 10 作为目标低等级。这两个参数（输入数据矩阵和目标低秩）是必需的，而其他参数则是可选的。选择合适的目标低秩值取决于每个特定的数据矩阵 A 和执行非负矩阵分解的目的。 要了解更多关于可选参数的信息，请查看 nmf.m 文件中的相关说明。例如，默认算法 anls_bpp 可以通过指定 method 值替换为另一种算法，如下所示：nmf(A,10,method,hals) 实现的 NMF 算法名称包括： - anls_bpp - 包含块主旋转方法的 ANLS - anls_asgivens - 包含活动集方法和给定更新的 ANLS - anls_asgroup - 包含活动集方法和列分组的 ANLS - als - 交替最小二乘法 - hals - 分层交替最小二乘法 - mu - 乘法更新方法 示例文件 example_nmf_1.m 提供了几个使用案例。另一个示例文件 example_nmf_2.m 展示如何测试 NMF 算法在应用于潜在因子已知的合成矩阵时，能否恢复真实的潜在因素。
     
  • 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！
     
  • MATLAB中的非负矩阵分解代码
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    本段落介绍了一套用于执行非负矩阵分解（NMF）的MATLAB代码。这套工具能够帮助用户在数据分析、机器学习等领域中进行模式识别和特征提取，适用于图像处理及文本挖掘等多种应用场景。 前面看到有人在找m版本的，其实国外有很多资源可以参考。这里发一个简单的版本，希望能有所帮助。
     
  • 基于MATLAB的非负矩阵分解(NMF)算法实现
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    本研究运用MATLAB软件平台实现了非负矩阵分解（NMF）算法，并通过实例分析展示了其在数据降维与特征提取中的高效性和实用性。 NMF是一种新的矩阵分解算法，它将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。由于分解前后的矩阵仅包含非负元素，因此原矩阵中的列向量可以解释为对左矩阵中所有列向量（称为基向量）的加权和，而权重系数则由右矩阵中对应列向量中的元素给出。
     
  • PyTorch实现的非负矩阵分解包 Python 下载.zip
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    这是一个包含用Python和PyTorch实现的非负矩阵分解算法的代码包。适用于需要处理大规模数据集的研究者和开发者，支持深度学习框架下的高效计算。 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）是一种广泛应用于数据分析的技术，在机器学习、信号处理以及推荐系统等领域有着重要的应用价值。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了高效的张量运算及自动微分功能，使得构建复杂的数学模型变得非常便捷。这个专门为 PyTorch 设计的 NMF 实现包使用户能够在 Python 环境中轻松地进行非负矩阵分解计算。 NMF 的核心思想是将一个非负输入矩阵 W 分解为两个同样是非负的矩阵 H 和 F 的乘积，即 W = H * F。其中，W 通常代表原始数据集，H 表示特征表示，而 F 则体现了权重信息。这一过程本质上是一种无监督学习方法，旨在揭示数据中的潜在结构和特征。 在“pytorch-NMF-master”这个压缩包中（注意：这里仅指代一个假设的文件名），用户可以期待找到以下内容： 1. **源代码**：包括实现 NMF 算法的核心 Python 文件。这些文件可能包含用于初始化、训练以及更新矩阵 H 和 F 的类或函数。 2. **示例脚本**：提供了演示如何使用该库加载数据集、设置参数并执行非负矩阵分解的实例程序，帮助用户快速上手。 3. **文档说明**：通常包括一个 README 文件或其他形式的帮助文档，用于指导安装步骤、基本用法及代码理解等信息。 4. **单元测试**：可能包含一系列用于验证算法正确性和性能的小型测试脚本。 在实际应用中，NMF 在以下几个方面发挥了重要作用： - **文本挖掘领域**：通过分解词频矩阵，可以识别文档的主题结构； - **图像处理技术**：能够执行降维和特征提取操作，在图像表示上帮助发现组成元素； - **推荐系统开发**：分析用户与商品的评分数据，以揭示用户的偏好模式及产品的特性，并据此生成个性化建议； - **生物信息学研究**：通过对基因表达谱进行分解来识别潜在的生命过程结构。 利用 PyTorch 实现 NMF 的一大优势在于其强大的 GPU 加速功能，在处理大规模数据集时能够显著提升计算效率。此外，PyTorch 的动态图机制为模型调试和优化提供了便利性。 在使用此 PyTorch NMF 包之前，请确保已经安装了必要的依赖库及环境配置完成的 PyTorch 框架版本。接下来解压文件并阅读相关文档了解如何导入与使用其中提供的模块。根据示例脚本调整参数设置，以适应特定的数据集需求，并在训练过程中关注损失函数的变化情况来评估模型性能和优化迭代次数或正则化参数等。 总之，这个 PyTorch NMF 包为数据科学家提供了一个强大的工具，在 Python 环境中高效地进行非负矩阵分解。通过深入理解和运用该库的功能，用户可以在多种领域内探索隐藏的数据结构，并从中获得有价值的洞察力以支持决策制定和问题解决过程。
     
  • 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。
     
  • 非负矩阵分解的Matlab代码（完整版）
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    本资源提供了完整的非负矩阵分解(NMF)算法的Matlab实现代码，适用于数据挖掘、图像处理等领域。包含详细注释和示例。 非负矩阵分解的MATLAB代码适用于各种信号分析，并包含全面的内容。
     
  • 非负矩阵分解的Matlab代码（完整版）
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    本资源提供了一套完整的Matlab代码实现非负矩阵分解算法，适用于数据挖掘、图像处理等领域研究。代码注释详尽，便于学习与应用。 非负矩阵分解的MATLAB代码内容全面，适用于各种信号分析。
     
  • 非负矩阵分解的Matlab代码（完整版）
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    本资源提供一套完整的非负矩阵分解(NMF) Matlab实现代码，包含基础NMF算法及其多种变体和优化方法，适用于科研与工程实践。 非负矩阵分解的Matlab代码内容全面，适用于各种信号分析。
     
  • 全面的非负矩阵分解MATLAB代码详解
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    本资料深入解析了全面的非负矩阵分解（NMF）技术，并提供了详尽的MATLAB实现代码。适合科研与工程应用。 这段代码用于比较非负矩阵分解（NMF）中的两个W矩阵，并通过估计排列并计算归一化最小二乘法来评估这些矩阵之间的差异。