IS-NMF正则化版本

IS-NMF是一种基于独立性排序的非负矩阵分解方法，它能够对输入数据进行降维和特征提取。为了提高其稳定性和鲁棒性，可以对IS-NMF进行正则化。下面是一种IS-NMF正则化版本的算法：

1. 初始化矩阵W和H，并设置正则化参数λ
2. 计算矩阵V的协方差矩阵C=VV^T
3. 对C进行特征值分解，得到特征值矩阵D和特征向量矩阵E
4. 对特征值矩阵D进行对角化处理，得到对角矩阵Λ
5. 计算矩阵G=ED^(1/2)E^T
6. 对矩阵W和H进行更新：

W=W.*(VH^T)./((WHH^T+λG)H^T)

H=H.*(W^TV)./((W^TWH+λG)H)

7. 重复步骤6，直到收敛

在这个算法中，步骤2-4用于计算输入数据的协方差矩阵，并对其进行对角化处理。步骤5计算矩阵G，其中G的每一列都是对应于原始数据的一个主成分。在步骤6中，矩阵W和H分别更新为原始数据和主成分的线性组合，同时加上一个正则化项λG，以保持其稳定性和鲁棒性。最后，重复步骤6直到算法收敛，得到稳定的非负矩阵分解结果。