用matlab生成nmf的代码
时间: 2024-06-04 13:13:14 浏览: 17
可以参考以下代码:
% 随机生成一个矩阵A
A = rand(100, 50);
% 假设分解为5个部分
k = 5;
% 初始化W,H
W = rand(100, k);
H = rand(k, 50);
% 迭代次数
n_iter = 100;
for i = 1:n_iter
% 更新H
WTA = W' * A;
WTW = W' * W * H;
H = H .* (WTW ./ WTA);
% 更新W
ATH = A * H';
WHH = W * H * H';
W = W .* (ATH ./ WHH);
end
% 打印结果
disp(W);
disp(H);
希望对您有帮助。
相关问题
IS散度的NMF算法matlab代码
以下是IS散度的NMF算法的MATLAB代码:
```matlab
function [W,H] = nmf_isdiv(X,k,max_iter)
% NMF using IS divergence
% X: input matrix
% k: number of basis vectors
% max_iter: maximum number of iterations
% W: basis matrix
% H: coefficient matrix
% initialize W and H with random values
[n,m] = size(X);
W = rand(n,k);
H = rand(k,m);
% set small value for avoiding division by zero
eps = 1e-16;
% iterate until convergence or max_iter
for iter = 1:max_iter
% update H
for j = 1:m
H(:,j) = H(:,j) .* (W' * (X(:,j) ./ (W * H(:,j) + eps))) ./ sum(W,1)';
end
% update W
for i = 1:n
W(i,:) = W(i,:) .* ((X(i,:) ./ (W(i,:) * H + eps)) * H') ./ sum(H,2)';
end
% calculate IS divergence
div = sum(sum(X .* log(X./(W*H+eps)) - X + W*H));
% check for convergence
if iter > 1 && abs(div-prev_div) < 1e-6
break
end
prev_div = div;
end
end
```
使用方法:
假设X为输入矩阵,k为基向量的数量,max_iter为最大迭代次数。调用函数nmf_isdiv(X,k,max_iter)即可进行IS散度的NMF算法计算,返回值为W和H矩阵。
matlab nmf
嗨!关于 MATLAB 中的非负矩阵分解(NMF),我可以为您提供一些信息。NMF 是一种用于数据分析和处理的技术,它将非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在 MATLAB 中,您可以使用 `nmf` 函数来实现 NMF。
在 MATLAB 中使用 NMF,首先您需要确保您已经安装了相关的工具箱。然后,您可以通过以下步骤来执行 NMF:
1. 准备您的数据:将您的数据存储在一个非负矩阵中,其中每行代表一个样本,每列代表一个特征。
2. 导入 MATLAB 的 NMF 工具箱:使用 `import nmf.*` 命令导入 NMF 相关的函数和类。
3. 构造 NMF 模型:使用 `V = your_data_matrix;` 将数据矩阵赋值给变量 `V`,然后使用 `model = nmf_model();` 创建一个 NMF 模型对象。
4. 设置 NMF 参数:使用 `model.set_parameters(...);` 方法来设置 NMF 的参数,例如指定要分解的秩(rank)、迭代次数(iterations)等。
5. 运行 NMF:使用 `model.fit(V);` 方法来运行 NMF 分解,将数据矩阵作为参数传递给 `fit` 方法。
6. 获取 NMF 结果:使用 `W = model.W;` 和 `H = model.H;` 来获取分解后的非负矩阵 W 和 H,它们分别表示基础矩阵和系数矩阵。
这只是一个简单的示例,您可以根据自己的数据和需求进行调整和扩展。希望这对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时问我。
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