前面看到有人在找m版本的其实国外的很多 发个简单的，希望有所帮助

图像融合的非负矩阵分解算法，讲的很详细，适合学一下，如果做图像的话

肌肉紧张 文件“ muscle_synergies.R”包含一个脚本，该脚本允许通过基于无监督机器学习的线性分解从肌电图（EMG）数据中提取肌肉协同作用。 具体而言，由于EMG生物信号的非负性质，我们在这里采用了非负矩阵分解（NMF）框架。 但是，该方法可以应用于从时间序列到图像的任何其他类型的数据集。 运行脚本的快速说明 并安装 并安装 并安装 该存储库，或者，如果您是GitHub的新手，则可以查看或手动下载该存储库 用RStudio打开项目文件“ musclesyneRgies.Rproj” 在项目中，打开脚本“ muscle_synergies.R”，然后使用“源代码”或“ Ctrl + Shift + S”（Windows和Linux用户）或“ Cmd + Shift + S”（Mac用户）运行它。 该代码会生成一些诊断消息，这些消息将指导您完成以下过程： 原始EMG过滤和归

盲源分离 (BSS) 方法的目标是估计混合系统的物理源。 大多数 BSS 模型可以代数表示为将数据矩阵分解为因子矩阵的某种形式： X = 亚行' 没有一些先验知识或没有特定约束，就不可能唯一地估计原始源信号。 然而，通常 X 可以是非负的，并且 X 的相应隐藏分量可能只有在非负时才具有物理意义。 在实践中，非负矩阵分解（NNMF）和数据的稀疏成分分析（SCA）对于潜在的潜在成分进行物理解释可能是必要的。 在标准的 NNMF 中，我们只假设因子矩阵 A 和 B 的非负性，并且与 ICA 不同，我们不假设源是独立的。 为了估计因子矩阵 A 和 B，我们需要量化成本函数，即数据矩阵与 NNMF 模型之间的距离。 最简单的距离度量基于 Frobenius 范数。 这种成本的交替最小化导致交替最小二乘（ALS）算法：在此方法中，在对A进行初始随机初始化之后，迭代执行A固定为B的A和B固定为A的B的

图多NMF特征聚类 介绍 进行代码。 受流形学习和多视图非负矩阵分解（NMF）的启发，我们引入了一种新的基于局部图正则化的多视图NMF特征提取方法，其中考虑了数据之间的内视图相关性。 通过构造一个最近邻图来整合每个视图的局部几何信息，并应用两个迭代更新规则来有效地解决优化问题，从而提出矩阵分解目标函数。 请引用以下信息： @inproceedings{wang2015multi, title={Feature Extraction via Multi-view Non-negative Matrix Factorization with Local Graph Regularization}, author={Wang, Zhenfan and Kong, Xiangwei and Fu, Haiyan and Li, Ming and Zhang, Yujia}, bo

农夫 正交非负矩阵分解的两种算法

深矩阵分解模型 “推荐系统的深矩阵分解模型”的实现 见论文： : 要求 可以按以下要求运行此代码，但不限于： Python= 3.5.3 张量流gpu = 1.5.0 numpy = 1.14.0 + mkl 上面要求的其他安装依赖性 使用例 指令说明已在代码中明确说明。 python Model.py 后记 作为学习者，代码中可能存在一些错误。 请随时告知。

非负矩阵分解（NMF）被证明是一种非常有效的分解方法，可用于数据分析中的降维，并且已广泛应用于计算机视觉，模式识别和信息检索中。 但是，NMF实际上是一种不受监督的方法，因为它无法利用有关数据的先验知识。 在本文中，我们提出了使用图拉普拉斯算子（CNMF-GL）进行约束的非负矩阵分解，该方法不仅利用了几何信息，而且还适当地使用了标签信息来增强NMF。 具体来说，我们期望图的正则化项能够保留原始数据的局部结构，同时具有相同标签和具有不同标签的数据点将具有相应的约束条件。 结果，学习的表示将具有更大的辨别力。 图像聚类的实验结果证明了该算法的有效性。

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