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。

相关问题

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。

matlab非负矩阵分解聚类R语言

MATLAB 和 R 都是非常流行的统计分析工具，在数据处理和机器学习领域有广泛应用。其中，非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）是一种特殊的降维技术，它特别适用于处理非负数据，如文本、图像等，因为原始数据通常包含积极的成分。

在 MATLAB 中，可以使用 `nnmf` 函数来进行非负矩阵分解。例如：

% 假设 data 是一个非负的观测矩阵
[W, H] = nnmf(data, k); % k 是想要提取的因子数

`W` 表示特征向量集合，`H` 表示潜在主题或簇的权重。之后，你可以通过观察 W 和 H 来对数据进行聚类或进行特征分析。

在 R 语言中，有一个包叫做 "nmf"，也提供了类似的功能。使用 `nmf()` 函数进行非负矩阵分解的例子：

library(nmf)
data <- # 你的非负数据矩阵
model <- nmf(data, k) # k 是因子数目
components <- model$components # W 矩阵
loadings <- model$loadings # H 矩阵

非负矩阵分解后的聚类通常依据 W 或者 H 的相似度进行，比如 K-means 聚类。