非负矩阵划分matlab代码使用非负矩阵分解技术的声音合成 指导： 通过在 Matlab 环境（最好是 2016a 版以避免任何错误）中启动“nimfks.m”文件来运行应用程序。 该文件位于“src/matlab/”中。 可以在以下位置找到最新的源代码： 出版物：

大数据-算法-非负矩阵分解的两种算法.pdf

大数据-算法-非负矩阵最大特征值的界的估计和算法.pdf

算法流程 1、随机初始化一个4096行8列的矩阵W和一个8行64列的矩阵H，设定误差阈值[公式]和迭代轮数[公式] 2、按照上述的乘法更新规则更新（即(1)和(2)式）W和H矩阵，迭代进行第二步 3、输出W矩阵，W矩阵的每一列即为一个特征，即对应的一个数字。将每一列重新展开为一个64*64的矩阵，转置后绘制出来，可看到对应的8个数字，得到结果如下图（1000轮迭代，大约9秒完成）。可看出非负矩阵分解可以很好地将原图中的特征提取出来。

Matlab非负矩阵分解实现协同过滤，可用

针对高光谱图像中含有大量混合像元，且大多数解混算法未能利用真实地物信息的问题，提出了一种利用先验信息约束的非负矩阵分解方法对高光谱进行解混。首先利用顶点成分分析法和全约束最小二乘法分别对端元矩阵和丰度矩阵进行初始化，然后利用本文算法对高光谱数据进行解混，最后对估计端元和估计丰度进行评价分析。实验显示，利用本文提出的方法对数据解混的结果优于其他约束的非负矩阵分解算法得到的结果，在求解过程中有很好的抗噪性能。

光谱解混可以有效提升高光谱图像的利用效率。非负矩阵分解(NMF)常用于寻找非负数据的线性表示,可以有效解决混合像元问题。基于丰度的稀疏性和图像局部不变性提出一种高光谱解混算法。对丰度采取稀疏性约束和基于拉普拉斯矩阵的图正则项约束,构造了一个新的目标函数,端元和丰度在经过若干次迭代后取得了较好的解混合结果。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证,实验结果证明所提算法具有良好的解混性能。

非负矩阵分解的matlab代码,内容全，适用于各种信号的分析 非负矩阵分解的matlab代码,内容全，适用于各种信号的分析

nmf的matlab代码QRPBB-NMF方法 用于非负矩阵分解的二次正则投影Barzilai-Borwein方法的Matlab实现。 随附的论文可以在以下位置找到 请引用随附的论文： 黄亚奎，刘宏伟，周水生。 用于非负矩阵分解的二次正则投影Barzilai-Borwein方法。 数据挖掘与知识发现，2015，29（6）：1665-1684。 注意：该代码适用于m> n的输入矩阵V（mxn）。 如果m <= n，则将其应用于V ^ T的速度更快。 可以通过电子邮件将评论发送到。 欢迎任何评论！

核糖核酸 这是强大的非负矩阵分解 (rNMF) R 包的开发存储库。 rNMF 将具有潜在损坏的高维非负数据集分解为两个具有单独异常值集的低秩矩阵的乘积。 包小插图： : 安装 要从 CRAN 安装和加载已发布的包，请在 R 中运行以下命令： install.packages("rNMF") library(rNMF) 要安装开发版本，请在 R 中运行以下命令： install.packages("devtools") library(devtools) install_github("RandomSeeds/rNMF") library(rNMF) 使用包 包裹的小插图是 要查看主函数的帮助，请运行： ?rnmf 要查看示例，请执行以下操作： example(rnmf)