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。

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关于稳健非负矩阵分解（Robust Non-Negative Matrix Factorization）方法进行高光谱影像解混的Matlab代码

以下是一个简单的 Matlab 代码实现稳健非负矩阵分解（Robust Non-Negative Matrix Factorization）方法进行高光谱影像解混：

% Load hyperspectral image data
load('hyperspectral_image.mat');

% Set parameters
n_components = 5; % Number of components to extract
max_iter = 1000; % Maximum number of iterations
tolerance = 1e-6; % Tolerance for convergence

% Perform robust non-negative matrix factorization
[W, H, D] = rnmf(X, n_components, max_iter, tolerance);

% Show results
figure;
subplot(2,2,1); imagesc(X(:,:,1:3)); axis off; title('Original Image');
subplot(2,2,2); imagesc(W); axis off; title('W Matrix');
subplot(2,2,3); imagesc(H); axis off; title('H Matrix');
subplot(2,2,4); imagesc(D); axis off; title('D Matrix');

% Robust Non-Negative Matrix Factorization function
function [W, H, D] = rnmf(X, n_components, max_iter, tolerance)
    % Initialization
    [n_rows, n_cols, n_bands] = size(X);
    W = abs(randn(n_rows, n_components));
    H = abs(randn(n_components, n_cols));
    D = zeros(n_rows, n_cols, n_bands);
    
    % Iterate until convergence
    for iter = 1:max_iter
        % Update W and H using multiplicative update rules
        W = W .* ((X * H') ./ ((W * H) * H'));
        H = H .* ((W' * X) ./ (W' * (W * H)));
        
        % Compute residual matrix D
        D = D + X - (W * H);
        
        % Check for convergence
        if norm(X - (W * H), 'fro') < tolerance
            break;
        end
    end
end

其中，输入参数 `X` 是高光谱影像的数据矩阵，`n_components` 是需要提取的成分数量，`max_iter` 是最大迭代次数，`tolerance` 是收敛容差。函数输出包括三个矩阵：`W` 是成分矩阵，`H` 是系数矩阵，`D` 是残差矩阵。

需要注意的是，该代码仅作为简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的数据预处理、参数调整以及结果评估方法。

Non-negative matrix factorization分析TCGA数据库TPM数据代码

下面是一个使用Non-negative matrix factorization (NMF) 进行分析TCGA数据库TPM数据的示例代码：

from sklearn.decomposition import NMF
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 假设你的TPM数据已经加载到一个名为data的numpy数组中，行表示样本，列表示基因/特征
# 进行数据预处理，使用标准化将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 创建并拟合NMF模型
n_components = 5  # 设置要提取的特征数量
nmf_model = NMF(n_components=n_components)
nmf_model.fit(scaled_data)

# 获取NMF模型的分量矩阵和样本矩阵
components = nmf_model.components_
samples = nmf_model.transform(scaled_data)

# 打印分量矩阵的特征/基因权重
print(components)

# 打印样本矩阵中每个样本对应的特征/基因权重
print(samples)

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，你可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整和优化。NMF的参数设置和解释分量矩阵、样本矩阵的方法可能因具体情况而有所不同。你可以根据自己的需求进一步分析和可视化NMF的结果，例如绘制特征权重的热图、样本权重的散点图等。