[W, H] = nnmf(emg_data, k, 'algorithm', 'mult', 'MaxIter', max_iter, 'tolerance', tolerance);
时间: 2024-01-11 18:02:23 浏览: 21
根据引用\[1\]中的代码,可以看出这是一个使用非负矩阵分解(NMF)的示例。在这个示例中,首先创建了一个矩阵X,然后使用NMF模型对其进行拟合,得到了分解后的矩阵W和H。接下来,使用transform方法将新的矩阵X_new进行转换,得到了新的矩阵W_new。
根据引用\[2\]中的代码,可以看出这是一个使用NMF进行实验的示例。在这个示例中,首先获取了数据集,并设置了一些参数,然后使用train函数对数据进行训练,最后使用test函数对训练结果进行测试。
根据引用\[3\]中的参考文献,可以看出这些是一些与非负矩阵分解相关的研究论文。
根据以上引用内容,可以推断出问题中的代码是使用nnmf函数对emg_data进行非负矩阵分解,其中k是隐因子维度,'algorithm'是指定使用的算法,'mult'表示使用多次迭代算法,'MaxIter'是最大迭代次数,'tolerance'是收敛阈值。最终得到的结果是矩阵\[W, H\]。
请注意,以上推断仅基于提供的引用内容,具体实现细节可能需要参考相关文献或代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sklearn自学指南(part51)--非负矩阵分解(NMF或NNMF)](https://blog.csdn.net/m0_37422217/article/details/113615828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【推荐算法】从零开始做推荐(四)——python Keras框架 利用Embedding实现矩阵分解TopK推荐](https://blog.csdn.net/qq_34862636/article/details/100513975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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