nmf的matlab代码-hiernmf2:用于文档聚类和主题建模的等级2等级NMF
nmf的matlab代码等级2的NMF
等级2级非负矩阵分解（HierNMF2）是用于大型文档聚类和主题建模的无监督算法。
它的质量是LDA的20倍左右。
HierNMF2也已成功应用于生物信息学领域。
这个Matlab软件包是为以下论文开发的：
Da
Kuang,
Haesun
Park,
Fast
rank-2
nonnegative
matrix
factorization
for
hierarchical
document
clustering,
The
19th
ACM
SIGKDD
International
Conference
on
Knowledge,
Discovery,
and
Data
Mining
(KDD
'13),
pp.
739-747,
2013.
如果发现该代码有用，请引用本文。
所有这些Matlab函数均已记录在案。
要开始使用，请运行脚本test.m请在每个M文件的开头找到帮助程序文本，以获取更多选项。
脚本test.m使用Reuters数据集生成具有20个叶节点的主题层次结构。
通常，HierNMF2算法更喜欢术语文档矩阵，其中每个数据点（文档
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[{"title":"（ 7 个子文件 2.91MB ） nmf的matlab代码-hiernmf2:用于文档聚类和主题建模的等级2等级NMF","children":[{"title":"hiernmf2-master","children":[{"title":"nmfsh_comb_rank2.m <span style='color:#111;'> 3.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"matrix_ncw.m <span style='color:#111;'> 236B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"hier8_neat.m <span style='color:#111;'> 10.59KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"anls_entry_rank2_precompute.m <span style='color:#111;'> 1.56KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test.m <span style='color:#111;'> 115B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"reuters.mat <span style='color:#111;'> 2.90MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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