matlab 实现gnmf
时间: 2023-11-02 09:02:32 浏览: 36
在MATLAB中实现GNMF(Graph Regularized Non-negative Matrix Factorization)可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据:将原始数据存储在一个矩阵中,通常为非负矩阵。例如,假设你的数据是一个m x n的矩阵,其中m表示样本数,n表示特征数。
2. 初始化参数:设置需要调整的参数,例如聚类数k、迭代次数等。
3. 构建相似图(Graph):根据数据矩阵计算相似性矩阵。可以使用欧氏距离、余弦相似度等方法来计算样本之间的相似性,并将其转化为一个相似图。你可以选择使用k最近邻算法或其他图构建方法来生成相似图。
4. 定义目标函数:GNMF的目标函数包括两个部分,低秩约束和图正则化项。低秩约束可以使用NMF(Non-negative Matrix Factorization)来实现,而图正则化项则是为了保持相邻样本的约束。
5. 优化目标函数:使用一种迭代算法(例如交替最小二乘法)来最小化目标函数。在每次迭代中,分别更新低秩矩阵和图正则矩阵。
6. 聚类结果:根据低秩矩阵的结果得到聚类结果。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何在MATLAB中实现GNMF:
```matlab
% 假设数据矩阵为X,k为聚类数,max_iter为最大迭代次数
[data, labels] = load_data(); % 加载数据和标签
% 构建相似图
W = construct_similarity_graph(data);
% 初始化低秩矩阵和图正则矩阵
= rand(size(data, 1), k); % 低秩矩阵
V = rand(k, size(data, 2)); % 低秩矩阵
L = speye(size(data, 1)); % 图正则矩阵
% 优化目标函数
for iter = 1:max_iter
% 更新低秩矩阵U
U = U .* ((W * V') ./ ((U * (V * V')) + eps));
% 更新低秩矩阵V
V = V .* ((U' * W) ./ ((U' * U * V) + eps));
% 更新图正则矩阵L
L = compute_graph_regularization(U, labels);
end
% 聚类结果
clustering_results = kmeans(U, k);
```
这只是一个简单的示例代码,实际中根据具体需求可能需要进行更多的参数调整和改进。