NMF怎么寻找合适的K值

寻找合适的K值通常需要使用启发式算法来进行探索。其中一种方法是使用“肘部法则”，该方法可以帮助我们确定最佳的K值，即通过绘制不同K值下的图形并找到拐点，该拐点可能表示更多的聚类未能增加解释方差的比率，因此不应将K值设置得太高。另一种方法是使用“模型信息标准”，通过计算每个不同K值下的模型信息标准（如贝叶斯信息准则、调整后的兰德系数等）来确定最佳的K值。 这些方法可能需要迭代使用多个K值，直到找到最合适的K值为止。

相关问题

matlab 怎么判断nmf 的k值

在使用非负矩阵分解（NMF）算法时，确定NMF的因子数k是非常重要的一步。通常情况下，k的选择会影响到分解出的矩阵的质量和准确度。下面是一些常见的用于确定NMF算法的k值的方法：

1. 观察重构误差：使用不同的k值进行NMF分解，然后比较重构误差。当k值增加时，重构误差会不断减小。因此，可以选择重构误差在一定范围内变化不大的k值。

2. 观察因子数对应的解释度：将使用不同因子数的NMF分解结果与原始矩阵进行比较，计算出解释度。选择解释度最高的k值。

3. 最小描述长度准则：该准则旨在求解具有最小描述长度的模型，即具有最小信息损失的模型。该方法是根据模型的复杂度和拟合度量来选择最佳的k值。

4. 使用交叉验证技术：将数据集拆分成训练集和测试集，使用不同的k值对训练集进行分解，并将结果应用于测试集。选取具有最小测试误差的k值。

需要注意的是，选取k值的方法因具体情况而异，自以为什么方法好不好，最终选择的k值应该能够真实反映实际问题。

寻找合适的亚型分类数量进行分型，nmf分类代码应该怎么写

在使用NMF进行肿瘤亚型分类时，选择合适的亚型分类数量（比如k值）是一项关键任务。这通常涉及到一些探索性数据分析和模型评估。下面是一个简单的流程，展示如何在R语言中寻找最优的k值：

1. **加载所需的包**:

library(mclust)    # 分群算法
library(NMF)      # NMF包
library(ggplot2)   # 数据可视化

2. **数据预处理**:
假设你的数据已经准备好，可以用`scale()`或`log_transform()`处理数据，确保数据适合进行NMF。

3. **构建候选模型**:
创建一系列k值（比如2到10）的NMF模型，每次循环增加k值：

k_values <- 2:10
models <- lapply(k_values, function(k) {
  set.seed(123) # 保持一致性
  nmf_obj <- NMF(data, k=k)
  list(k=k, W=nmf_obj$W, H=nmf_obj$H)
})

4. **评估每个模型**:
使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或其他聚类评价指标来评估每个模型的质量。可以采用`mclust`包的`silhouette()`或自定义函数计算：

eval_scores <- purrr::map(models, function(model) {
  silhouette(data, model$H[, 1:k])
})

# 计算平均轮廓系数
avg_scores <- sapply(eval_scores, "[[", "avg.sil")
best_k <- which(avg_scores == max(avg_scores)) + 1

5. **可视化比较**:
使用ggplot2绘制k值与评价指标的关系，帮助观察模式：

best_k_df <- tibble(K = k_values, Silhouette = avg_scores)
ggplot(best_k_df, aes(x = K, y = Silhouette)) +
  geom_line() +
  ggtitle("K vs. Average Silhouette Coefficient")

6. **确认最终模型**:
选择具有最高评价指标的那个k值作为你的肿瘤亚型分类数量。