函数 [W,H,Q, Vhat] = betaNTF(V,K,varargin) %------------------------------------------------- ----------------- 简单的beta-NTF实施百分比% % 将维度为 FxTxI 的张量 V 分解为 NTF 模型: % V(f,t,i) = \sum_k W(f,k)H(t,k)Q(i,k) % % 通过最小化作为成本函数的 beta-divergence。 % 特殊情况包括: % * beta = 2 : 欧几里得成本函数% * beta = 1:Kullback-Leibler 成本函数% * beta = 0 : Itakura-Saito 成本函数% % 谨慎: % V 的第三维应该是最小的。 置换如果需要,将您的数据用于此目的。 % % % 可以通过权重因子 P 对成本函数进行加
2022-11-13 14:52:10
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