非负矩阵分解聚类的MATLAB代码

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）结合聚类是一种常用的数据分析方法。在MATLAB中，可以使用下面的代码实现非负矩阵分解聚类：

% 加载数据矩阵
load('data.mat'); % 替换为你自己的数据文件名
X = your_data_matrix; % 替换为你自己的数据矩阵

% 设置参数
num_clusters = 5; % 聚类数目
max_iterations = 100; % 最大迭代次数

% 进行非负矩阵分解
[W, H] = nnmf(X, num_clusters, 'algorithm', 'mult', 'replicates', 10, 'options', statset('MaxIter', max_iterations));

% 进行聚类
idx = kmeans(H, num_clusters);

% 可视化结果
scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), 50, idx, 'filled');

请确保替换代码中的`data.mat`为你自己的数据文件名，以及将`your_data_matrix`替换为你自己的数据矩阵。这段代码将加载数据矩阵，使用非负矩阵分解将数据分解为两个非负矩阵W和H，然后使用k-means算法对H进行聚类，最后将结果可视化。你可以根据自己的需求调整参数和可视化方式。

相关问题

非负矩阵分解聚类的MATLAB代码中eps通常取多少

在非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）算法中，使用 `eps` 是为了避免除以零的情况。`eps` 是MATLAB中一个非常小的数，默认为 2.2204e-16。

通常情况下，你可以将 `eps` 设置为一个比较小的正数，例如 `eps = 1e-6`。这个值足够小，可以避免除以零的情况，同时又不会对计算结果造成显著影响。

但是需要注意的是，对于不同的问题和数据集，可能需要根据实际情况调整 `eps` 的值。如果发现在迭代过程中出现了数值不稳定的情况（例如出现NaN或Inf），可以尝试调整 `eps` 的值，使其更适合你的数据集。

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）聚类的MATLAB代码示例中，数据集的格式应该是什么样子的

在非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）聚类的MATLAB代码示例中，数据集应该是一个非负矩阵，其中每一列代表一个样本，每一行代表一个特征或属性。

通常，数据集的格式为一个矩阵，其中每行表示一个样本，每列表示一个特征。假设你有N个样本和M个特征，那么数据集的维度应该是 N × M。

这里给出一个示例数据集的格式：

data = [
    0.2, 0.5, 0.1, 0.8;
    0.1, 0.3, 0.6, 0.9;
    0.4, 0.2, 0.7, 0.3;
    ...
];

在这个示例中，我们有4个样本和4个特征。每个元素表示某个样本在某个特征上的取值。请注意，数据集中的所有元素都应该是非负的。

你可以根据你自己的数据集来替换示例中的数值。确保数据集的格式正确，并且所有的元素都是非负值，以便在进行非负矩阵分解聚类时获得准确的结果。