nmf的matlab代码-NMF:用Octave编写的非负矩阵分解（NMF）

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