非负矩阵分解算法

6. NMF方法及实例 非负矩阵分解NMF 实现原理 sklearn中非负矩阵分解 NMF人脸数据特征提取1. 非负矩阵分解(NMF)非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization ,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。 基本思想:给定一个非负矩阵V,NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H,使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。Vn×m=Wn×k×H 阅读详情

% D 输入数据 n(个)* m(维)  r 降维后的维度
%  D=W*H   W 基向量矩阵  H 在基下的坐标向量

function [W,H]=NMF(D,r)      

sizeD=size(D);

n=sizeD(1);
m=sizeD(2);

W=abs(rand(n,r));

H=abs(rand(r,m));

for iterate=1:100
    
    WD=W'*D;
    WWH=W'*W*H;

    for a = 1:r
        for u=1:m
            H(a,u)=H(a,u)*WD(a,u)/WWH(a,u);
        end
    end

    
    DH=D*H';
    WHH=W*H*H';
    
    for i = 1:n
        for a=1:r
            W(i,a)=W(i,a)*DH(i,a)/WHH(i,a);
        end
    end

end

无监督学习——非负矩阵分解(NMF) 序 非负矩阵分解(NMF)是一种无监督学习算法,其目的在于提取有用的特征。它的工作原理类似于PCA,也可以用于降维。与PCA相同,我们试图将每个数据点写成一些分量的加权求和。但在PCA中,我们想要的是正负分量,并且能够解释尽可能多的数据方差;而在NMF中,我们希望分量和系数均为负,也就是说,我们希望分量和系数都大于或等于0。因此,NMF只能应用于每个特征都是非负的数据,因为非负分量的非负求和不可能变为负值。 将数据分解成非负加权求和的这个过程,对由多个独立源相加(或叠加)创建而成的数据特别有用,比如多人说话 阅读详情

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chjjunking
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