vs运行matlab代码 PCA_vs_NMF Compare the decomposition results of PCA and Non-negative Matrix Factorization (NMF) on Yale's faces dataset. PCA: 使用matlab自带的函数实现 NMF: 自己写了实现的代码 测试数据： 耶鲁大学的人脸数据库。考虑到可能有版权的问题，所以没有上传相应的数据，大家可以自己去相应的网站上下载。 结果： result_analysis.pdf中有给出我自己运行出的结果和相应的分析。

非负矩阵分解的matlab代码,内容全，适用于各种信号的分析 非负矩阵分解的matlab代码,内容全，适用于各种信号的分析

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。

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

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

非负矩阵分解(NMF,Nonnegtive Matrix Factorization)，NMF，非负矩阵分解，将大矩阵分解成两个小矩阵，且这两个小矩阵都不包含负值。 代码来自Chih-Jen Lin

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NMF，非负矩阵分解，将大矩阵分解成两个小矩阵，且这两个小矩阵都不包含负值。 代码来自Chih-Jen Lin