负相依

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

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。

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。

非负最小二乘法 (NNLS) 是一种用于求解线性方程组的数值方法，尤其适用于解向量需满足非负约束的情况。 给定线性方程组 A * x = b，NNLS 寻找向量 x，在满足 x 的所有元素非负 (x >= 0) 的前提下，最小化残差平方和 ||A * x - b||^2。 相比于传统的最小二乘法，NNLS 引入非负约束，能够在信号处理、图像分析等领域提供更具物理意义和可解释性的解。

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开发了一款支持HDL的14位负偏差检测器。由于默认的1d Simulink边缘检测器与HDL编码器不兼容，因此提供了这个替代方案。

描述了一种用于识别条形码的Matlab代码，该代码能够处理负条形码。已对该代码进行了测试，证明其简单实用，可用于课程设计等场景。

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。

这些例程是使用Matlab语言编程的，基于Mathieu函数的正负参数转换关系。一些函数引用自Ben Barrowes的直接翻译，使用f2matlab执行，原始FORTRAN-77实现“计算特殊功能”。该包包括以下子程序： dbesseli：计算第一类修正贝塞尔函数的导数； dbesselk：计算第二类修正贝塞尔函数的导数； mathieuq：计算Mathieu函数cem(x,q)和sem(x,q)，（q>0）； dmathieuq：计算Mathieu函数cem'(x,q)和sem'(x,q)，(q>0); Mathieu_Q：计算Mathieu函数cem(x,Q)和sem(x,Q)，(Q Dmathieu_Q：计算Mathieu函数cem'(x,Q)和sem'(x,Q)。