电影推荐系统 数据集 用于此笔记本的数据集是MovieLens的1M额定数据集。 其中包含来自7120部电影和14025位用户的100万部电影评级。 该数据集包括： movieId 用户身份 评分 另外，电影的数据集包括电影名称和类型。 movieId 标题 体裁 数据集可以在这里找到： : 使用的方法： 非个性化推荐 这种建议很简单，但非常有用。 因为它们为用户解决了冷启动问题。 那就是在不了解用户的情况下，我们可以向用户提出一些建议。 在获得用户的评论或获得有关用户的其他信息之后，我们可以切换一些更高级的模型，如下所述。 在笔记本中， IMDB给出的公式用于根据各种流派来计算最佳电影，并且可以将这些电影推荐给任何新用户。 观看X的人最常观看的电影是 该推荐器采用的方法是查看所有观看了特定电影的用户，然后计算该组返回的最受欢迎电影的收益。 寻找类似的电影 不考虑内容（仅基于

吉布斯采样matlab代码

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。

利用有限的标记样本,将其作为硬性约束加入矩阵分解中;同时构建局部邻域graph,挖掘数据的流形结构并保持局部的不变特性,提出一种基于矩阵分解的高光谱数据特征提取(FEMF)方法.经过矩阵分解,使得原始高维光谱特征空间中相近的数据在低维空间中仍然相近,而相同类别的标记数据则被投影到同一个位置.这样的低维表示具有更强的判别性能,从而得到更好的分类和聚类效果.该方法的求解过程是非凸规划问题,同时给出了一个乘性更新规则获得局部优化解.最后,对真实高光谱数据进行特征提取验证了该方法的有效性.

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

使用矩阵和张量乘法可以更加简便有效地描述FFT算法，本资源首先推导证明了FFT基2的矩阵分解，并使用matlab递归实现。进而推导了基4的的矩阵分解和对应的基4FFT递归实现。

物流-MF 隐式反馈数据的逻辑矩阵分解。

可以方便的求解方程，矩阵分解等。同时可以输入复数。在输入矩阵的某一个元素时可以直接输该元素的表达式，例如sin(i+1)^2,而不用计算出具体数值再输入。使用说明在压缩包里。

近年来,随着压缩感知技术在信号处理领域的巨大成功,由其衍生而来的矩阵补全技术也日益成为机器.学习领域的研究热点,诸多研究者针对矩阵补全问题展开了大量卓有成效的研究.为了更好地把握矩阵补全技术的.发展规律,促进矩阵补全理论与工程应用相结合,本文针对矩阵补全模型及其算法进行综述.首先对矩阵补全技术进.行溯源,介绍了从压缩感知到矩阵补全的自然演化历程,指出压缩感知理论的发展为矩阵补全理论的形成奠定了基.础;其次从非凸非光滑秩函数松弛的角度将现有矩阵补全模型进行分类,旨在为面向具体应用的矩阵补全问题建模.提供思路;接着综述了适用于矩阵补全模型求解的代表性优化算法,其目的在于从本质上理解各种矩阵补全模型优.化技巧,从而有利于面向应用问题的矩阵补全新模型求解;最后分析了矩阵补全模型及其算法目前存在的问题,提出.了这些问题可能的解决思路,并对未来研究方向进行了展望.