非负矩阵分解matlab代码

以下是一个简单的非负矩阵分解的 Matlab 代码示例：

function [W, H] = nmf(V, r, max_iter)
% V: 原始矩阵
% r: 分解后的低秩矩阵的秩
% max_iter: 最大迭代次数

% 随机初始化矩阵 W 和 H
W = rand(size(V, 1), r);
H = rand(r, size(V, 2));

% 进行非负矩阵分解
for i = 1:max_iter
    % 更新矩阵 H
    H = H .* (W' * V) ./ (W' * W * H);
    % 更新矩阵 W
    W = W .* (V * H') ./ (W * H * H');
end
end

使用示例：

% 生成一个 5x5 的矩阵作为示例输入
V = rand(5, 5);
% 对 V 进行非负矩阵分解，得到矩阵 W 和 H
[W, H] = nmf(V, 2, 100);
% 输出矩阵 W 和 H
disp(W);
disp(H);

这个示例代码使用了随机初始化和欧几里得距离作为损失函数。在实际应用中，可能需要根据具体情况选择不同的初始化方法和损失函数。

相关问题

多通道非负矩阵分解matlab代码

以下是一个简单的使用MATLAB实现多通道非负矩阵分解（MNMF）的示例代码：

function [W, H] = multi_channel_nmf(X, num_channels, num_components, max_iter)
    % 初始化W和H矩阵
    W = rand(size(X, 1), num_components);
    H = rand(num_components, size(X, 2), num_channels);
    
    % 迭代更新W和H矩阵
    for iter = 1:max_iter
        % 更新W矩阵
        for c = 1:num_channels
            V = X(:, :, c) * H(:, :, c)';
            W = W .* (X(:, :, c) * H(:, :, c)') ./ (W * V);
        end
        
        % 更新H矩阵
        for c = 1:num_channels
            V = W' * X(:, :, c);
            H(:, :, c) = H(:, :, c) .* (W' * X(:, :, c)) ./ (W' * W * H(:, :, c));
        end
        
        % 计算误差
        reconstruction_error = compute_error(X, W, H);
        fprintf('Iteration %d: Reconstruction error = %f\n', iter, reconstruction_error);
    end
end

% 计算重构误差
function error = compute_error(X, W, H)
    reconstructed_X = zeros(size(X));
    num_channels = size(X, 3);
    for c = 1:num_channels
        reconstructed_X(:, :, c) = W * H(:, :, c);
    end
    error = norm(X - reconstructed_X, 'fro');
end

% 示例用法
num_samples = 100;  % 样本数量
num_features = 50;  % 特征数量
num_channels = 3;  % 通道数量
num_components = 10;  % 分量数量
max_iter = 100;  % 最大迭代次数

% 生成随机数据
X = rand(num_samples, num_features, num_channels);

% 调用多通道非负矩阵分解函数
[W, H] = multi_channel_nmf(X, num_channels, num_components, max_iter);

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行更多的参数调整和优化。希望对您有帮助！如有其他问题，请随时提问。

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。