高光谱解混的非负矩阵分解Matlab程序

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。

Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿包括非负矩阵分解的讲义和相关程序截图。

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。

Matlab高光谱图像分析工具包包含多种算法，用于解混、配准和融合。高光谱图像具有数百个波段，虽然空间分辨率较低，但在地球科学研究中具有重要应用。该工具包提供了几种光谱解混方法，包括固定端成员的空间组合模型（SCM）和基于高斯混合模型（GMM）的解混。此外，还支持多光谱图像的注册和融合，以提取和分析地表组成成分。

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。

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

在现实生活中，存在大量多维数据，如视频流数据、文本数据和RGB图像等。传统方法通常将多维数据重构为矩阵，利用PCA、SVD、NMF等矩阵分析方法进行特征提取、聚类和分类，然而，这样的重构会破坏数据的空间结构，降低分析结果的准确性。张量作为多维数组，是向量和矩阵在高维上的推广，能够在分析中保持数据的原始结构，因而备受学者关注，被广泛应用于计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。重点研究三阶非负张量分解问题，回顾了三阶张量非负分解模型（NTVl）的思想及实现过程，并提出了基于张量投影的非负分解模型（NTPM），提供了相应的算法公式。在收敛性分析中，给出并证明了KKT条件的等价形式和算法收敛性定理。实验结果显示，NTPM模型在运行时间和逼近误差方面优于传统的非负分解模型。最后，讨论了NTPM模型的未来研究方向。

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

共生矩阵的Matlab代码的自述文件详细介绍了跨域情感分类的相关信息。目录结构包含用于生成各种共现矩阵的源代码。评论包括亚马逊的原始评论数据，其中包括四个产品类别的情感分类培训和测试数据集：books，dvd，electronics和kitchen。数据集包括正面和负面标签的评论，以及未标签的评论用于测试。培训数据和测试数据严格按照标准划分，以保证跨域情感分类方法的可比性。