matlab非负矩阵分解

非负矩阵分解（Non-negative matrix factorization，NMF）是一种用于矩阵分解的技术，它将一个矩阵分解成非负的两个矩阵的乘积，即$V\approx WH$，其中$V$是原始矩阵，$W$和$H$是非负矩阵。在MATLAB中，可以使用`nnmf`函数进行非负矩阵分解，语法如下：

[W,H] = nnmf(V,k)

其中，`V`是原始矩阵，`k`是分解后的矩阵的秩，`W`和`H`是分解后的非负矩阵。此外，`nnmf`函数还可以指定一些其他参数，例如最大迭代次数、初始值等。

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matlab非负矩阵分解聚类R语言

MATLAB 和 R 都是非常流行的统计分析工具，在数据处理和机器学习领域有广泛应用。其中，非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）是一种特殊的降维技术，它特别适用于处理非负数据，如文本、图像等，因为原始数据通常包含积极的成分。

在 MATLAB 中，可以使用 `nnmf` 函数来进行非负矩阵分解。例如：

% 假设 data 是一个非负的观测矩阵
[W, H] = nnmf(data, k); % k 是想要提取的因子数

`W` 表示特征向量集合，`H` 表示潜在主题或簇的权重。之后，你可以通过观察 W 和 H 来对数据进行聚类或进行特征分析。

在 R 语言中，有一个包叫做 "nmf"，也提供了类似的功能。使用 `nmf()` 函数进行非负矩阵分解的例子：

library(nmf)
data <- # 你的非负数据矩阵
model <- nmf(data, k) # k 是因子数目
components <- model$components # W 矩阵
loadings <- model$loadings # H 矩阵

非负矩阵分解后的聚类通常依据 W 或者 H 的相似度进行，比如 K-means 聚类。