NMF 非负矩阵分解 相关资料 程序 PPT A new nonnegative matrix factorization for independent component analysis Blind Image Separation Using Nonnegative Matrix Factorization with Gibbs Smoothing Gribonval_Zibulevsky_SCA_chapter Unmixing fMRI with independent component analysis 非负矩阵分解算法综述 基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离 非负矩阵分解在图像分析中的应用.nh 基于功能核磁共振成像的右脑额下回情绪处理_英文_ nmf.m NMF.ppt 等

基于矩阵分解的电影推荐系统 本项目实现了陈家栋老师《推荐算法理论与实践》中的基于矩阵分解的电影推荐系统 备注十分详细，适合初学者学习

稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前，主要采用 L0.或 L1 范数作为稀疏度量。L0 稀疏性好，但求解困难；L1 求解方便，但稀疏性差。提出一种近似稀疏模.型，并将其引入到多层非负矩阵分解(AL0-MLNMF)的高光谱解混中，将观测矩阵进行多层次稀疏分.解，提高非负矩阵分解高光谱解混的精度，提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明：该算.法能够避免陷入局部极值，提高非负矩阵分解高光谱解混性能，算法精度上比其他几种算法都有较大.的提升效果，RMSE 降低 0.001~1.676 7，SAD 降低 0.002~0.2443。

许多复杂的系统由通过不同层的耦合网络组成，其中每个层代表许多可能的交互类型之一。 一个基本的问题是如何在多层网络中提取社区。 当前算法要么将多层网络分解为单层网络，要么通过使用共识聚类扩展单层网络的算法。 但是，由于批评这些方法忽略了各层之间的连接，从而导致精度低。 为了解决这个问题，提出了一种定量函数（多层模块密度），用于多层网络中的社区检测。 之后，我们证明了多层模块化密度的迹线优化等效于算法的目标函数，例如内核K均值，非负矩阵分解，频谱聚类和多视图聚类。层网络，为设计社区检测算法提供了理论基础。此外，通过同时分解与多层网络相关的矩阵，开发了一种半监督联合非负矩阵分解算法（S2-jNMF）。 与传统的半监督算法不同，部分监督被集成到S2-jNMF算法的目标中。 最后，通过在人工和现实世界网络上的大量实验，我们证明了所提出的方法优于多层网络中用于社区检测的最新方法。

矩阵分解已经成为统计学的核心技术(Banerjee和Roy, 2014;、优化(Gill et al.， 2021)、机器学习(Goodfellow et al.， 2016);而深度学习在很大程度上是由于反向传播算法在拟合神经网络和低秩神经网络在高效深度学习中的发展。本调查的唯一目的是对数值线性代数和矩阵分析中的概念和数学工具进行一个完整的介绍，以便在后续章节中无缝地介绍矩阵分解技术及其应用。然而，我们清楚地认识到，我们无法涵盖所有关于矩阵分解的有用和有趣的结果，并且给出了这种讨论的范围的缺乏，例如，欧氏空间、厄米特空间和希尔伯特空间的分离分析。我们建议读者参考线性代数领域的文献，以获得相关领域的更详细介绍。一些优秀的例子包括(Householder, 2006; Trefethen and Bau III, 1997; Strang, 2009; Stewart, 2000; Gentle, 2007; Higham, 2002; Quarteroni et al., 2010; Golub and Van Loan, 2013; Beck, 2017; Gallier and Quaintance, 2017; Boyd and Vandenberghe, 2018; Strang, 2019; van de Geijn and Myers, 2020; Strang, 2021)

软阈值matlab代码用于语音分离的深度递归非负矩阵分解（DR-NMF）的实现 DR-NMF是一个递归神经网络，它是由应用于稀疏NMF推理的迭代软阈值算法（ISTA）的展开迭代构建而成的。 稀疏NMF推论是在给定非负字典W的情况下推论非负稀疏系数H的任务，使得WH逼近非负观察矩阵X。对于语音分离，观察矩阵X是有声音频的原始频谱图，并且对字典W进行分区变成语音和噪声成分。 字典W的这种划分允许在STFT域中计算增强掩码。 在这里阅读论文： 指示： 使用，可以从中获得。 设置环境（更新05-03-19）。 此代码取决于某些较旧版本的软件包（请参阅。要设置conda环境，请运行以下命令： conda create --name drnmf_orig3 cudnn=5.1 gxx_linux-64=5.4.0 python=2.7 theano=0.9.0 numpy=1.11 pygpu=0.6.9 pip install keras==2.0.4 librosa==0.5.1 joblib==0.11.0 hickle jupyter 通过运行下载所需的工具箱。 通过用本地CHiME2路径

非负矩阵分解

非负矩阵分解是采用向量空间模型，进行基于内容的推荐挖掘时，进行向量空间降维的一个常用算法

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

改进的OMP算法，很大程度提高算法运行效率，想要在算法改进上研究的同志可以看看。