NMF分解算法相较于传统的一些算法而言，具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性，以及占用存储空间少等诸多优点

关于图像处理方面的方法 介绍的非常详细 看起来很明白

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使用MATLAB实现NMF算法，是一种人脸特征提取的算法，基于非负矩阵分解

人脸图像特征提取matlab代码国际货币基金组织 具有稀疏约束的增量非负矩阵分解用于图像表示 此repo实现了由Jing Sun等人针对“具有稀疏约束的增量非负矩阵分解进行图像表示的性能”所提出的特征提取算法的迭代更新过程。此代码对人脸（ORL-32）和对象（ COIL20）数据集以获取AC和NMI，然后验证INMFSC的聚类有效性。 此外，该代码还可以显示我们的稀疏性研究和运行时间，以便与其他基于NMF的聚类方法进行比较。 依存关系 该代码支持Matlab。 跑步 main.m--INMFSC / INMF main1006 -NMF main1024nmf -GINMFSC main1027nmf -GNMF 下载本文 引文 如果您认为此代码有用，请引用： 孙静，王志辉，李浩杰*，孙发明。 （2018）具有稀疏约束的增量非负矩阵分解用于图像表示。 PCM（2）2018：351-360。

Matlab非负矩阵分解NMF-NMF.ppt 非负矩阵分解讲义与程序 QQ截图未命名1.jpg QQ截图未命名2.jpg

nmf的matlab代码非负矩阵分解 通过倍频更新和贪婪坐标下降（GCD）编写的非负矩阵分解（NMF），采用八度。 特征 您可以在Octave（当然是MATLAB）上轻松执行NMF。 使用算法是关于欧几里得距离（EU），KL散度和IS（Itakura-Saito）散度准则的乘法更新规则。 NMF的背景 您应该阅读以下文章。 NMF： 乘法更新： 欧盟，吉隆坡 其他（beta差异） 贪婪坐标下降（GCD）：此算法仅支持EU。 用法 ./exc_nmf.m 默认设置 该默认程序通过实数执行模拟。 如果要处理真实数据，请更改代码，例如“ parameter_setting.m”，“ input_data.m”等以供使用。 随机非负观测矩阵的大小：（18,30） 基本向量数：4 迭代次数：200 更新规则的初始值设置方法：随机非负值 您可以像下面那样在“ parameter_setting.m”上更改这些默认设置， % size of observation matrix I = 18; J = 30; % number of basis vectors K = 4; % iteration

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国际货币基金组织 “一种用于检测异构体多模态数据中模块的非负因式分解方法”的源代码 iNMF基础：iNMF的主要功能，调整选择，数据生成，评估 iNMF分析（TCGA）：TCGA分析代码 数据 flt_dataset_DM / GE / ME ：（文本文件）后处理的数据集（a / b / c：单独的WRT观测值） flt_DM / GE / ME_vars：（.npy）后处理（过滤）的变量 obs：（.npy）观察

非负矩阵划分matlab代码NMF-ML 多层非负矩阵分解 MATLAB 实现。 该算法在 中描述。 您可以自由使用代码。 请通过引用承认。 要安装，请将 (git clone) 克隆到一个新目录中。 您可以通过更改到该目录并运行 basic_test.m 在 MATLAB 中对其进行测试，其中还显示了一个基本用例。 享受！