Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿

非负矩阵分解方向的文章具有一定参考价值，推荐有兴趣的读者阅读学习。

该Matlab程序利用非负矩阵分解技术，对高光谱数据进行解混操作，适用于图形图像处理领域。

这是一个用Matlab实现的代码示例，用于通过非负张量因式分解区分表型和独特表型。该代码需要使用Tensor工具箱2.6版，并处理count.csv和label.csv数据格式，其中包括每个受试者的诊断和处方并发计数，以及临床结局的受试者ID。此外，还涉及诊断和处方的成对相似性矩阵similarities.csv。

这是一个使用NMF分解技术进行人脸识别的MATLAB程序，包含以下部分： nmfpack.part01.rarnmfpack.part02.rarnmfpack.part03.rarnmfpack.part04.rarnmfpack.part05.rarnmfpack.part06.rarnmfpack.part07.rarnmfpack.part08.rarnmfpack.part09.rarnmfpack.part10.rarnmfpack.part11.rarnmfpack.part12.rarnmfpack.part13.rarnmfpack.part14.rar

展示了NMF（非负矩阵分解）在Python中的分级Rank2 NMF实现，适用于Python 3.6及以上版本，基于Numpy库的参考代码。以下为该算法的基本流程和实现步骤： 采用分级Rank2 NMF方法，逐步分解矩阵，并进行层次性分解。 使用Python的Numpy库进行数值计算，简化实现过程。 以下为该算法的Python实现代码示例： import numpy as np # 假设输入矩阵X为m×n维 X = np.random.rand(10, 10) # 设置NMF的秩（rank）为2 rank = 2 # 初始化W和H矩阵 W = np.random.rand(X.sha

这段Matlab代码用于对非奇异矩阵进行上-海森堡矩阵分解，虽然计算量较大约为n^3级别，但仍能完成分解任务。

研究论文《community preserving network embedding》的matlab实现已支持直接应用于Texas、Cornell等多个数据集。

----此脚本说明了如何使用NMF提取和弦音乐中的鼓部分。它利用了Mathworks文件交换中可用的NMF和Signal类。该技术的主要流程是： 计算不同频段的起始点。 将整个信号建模为NMF，对应于鼓的分量的H被初始化。 对信号进行过滤。 对于小文件（大约30秒），此代码应该可以正常工作。将此脚本用于研究目的时，请提供相应的参考：@article{LiutkusGPSS,author = {Liutkus, A. and Badeau, R. and Richard, G.},journal = {IEEE Transactions on Signal Processing},title

这是一个MATLAB编写的用于面部识别的NMF分解程序，可以在互联网上获取。本人尝试了一整天，但由于技术限制未能成功运行。希望能为需要的人提供帮助。文件包含nmfpack.part01.rar至nmfpack.part14.rar。