NMF分解
当前话题为您枚举了最新的 NMF分解。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿
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。
Matlab
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2024-09-26
MATLAB编写的用于面部识别的NMF分解程序-nmfpack.part08.rar
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。
Matlab
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2024-09-29
基于NMF的人脸识别MATLAB程序
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
Matlab
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2024-05-23
M-NMF的matlab实现优化方案
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。
算法与数据结构
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2024-08-18
中科院NMF网络数据挖掘PPT解读
这份PPT是对中科院徐君老师关于NMF网络数据挖掘课程指定论文的解读。内容涵盖了论文的核心观点、研究方法以及实验结果分析,并结合图表和案例进行详细阐述,帮助同学们更好地理解和掌握相关知识。
数据挖掘
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2024-05-27
MATLAB代码优化-BP-NMFBeta流程稀疏NMF
MATLAB代码优化:Beta流程稀疏非负矩阵分解(BP-NMF)是贝叶斯非参数扩展的一部分。介绍了BP-NMF的实现,强调了使用L-BFGS-B解算器来优化多个单变量函数的挑战。为了提高稳定性,可以考虑在非共轭变量上采用单变量求解器,尽管会降低速度。针对大型输入矩阵(如超过2分钟的22.05 kHz信号,具有1024点DFT和50%重叠),建议避免处理大量录音数据。代码包含推理、实用工具和实验部分,所有.ipynb扩展名的文件可以一起运行。此外,还提供了GaP-NMF的Python转换,以及使用随机结构化均值字段和折叠的Gibbs采样器进行推断的代码。
Matlab
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2024-08-01
Shapley 风险分解
给定协方差矩阵和权重向量,函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外,还会计算 Euler 风险分解值以作对比。
Matlab
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2024-05-25
EMD分解算法合集
本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数,可用于去噪和降噪处理。
算法与数据结构
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2024-05-01
图像检索新方法结合NMF与Isomap的研究
非负矩阵分解(NMF)是一种局部特征提取方法,能勾勒相关图像在基矩阵空间的分布。为解决NMF未考虑数据内在几何结构的限制,提出基于NMF与全局非线性降维方法Isomap相结合的新方法。Isomap能有效发现数据内在结构与相关性,实现高维数据的可视化降维。实验显示,该方法在图像检索中能更准确地获取信息,提升检索准确性。
数据挖掘
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2024-09-13
CP分解在计量心理学中的应用—张量分解PPT
CP分解已被广泛应用于计量心理学中,涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。
数据挖掘
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2024-07-16