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。
M-NMF的matlab实现优化方案
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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.shape[0], rank)
H = np.random.rand(rank, X.shape[1])
# 进行迭代更新(梯度下降或其他方法)
for i in range(100):
H = H * np.dot(W.T, X) / np.dot(W.T, np.dot(W, H))
W = W * np.dot(X, H.T) / np.dot(np.dot(W, H), H.T)
# 输出分解结果
print('W matrix:')
print(W)
print('H matrix:')
print(H)
此代码实现了简单的Rank2 NMF,适用于更复杂的分级结构,通过调整算法细节可进行更深层次的分解。
NMF可以广泛应用于图像处理、文本分析等领域,尤其在处理稀疏矩阵时具有优势。
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