非参数事件张量分解

麻省理工学院授权的Matlab数据输入代码，适用于我们的随机非参数事件张量分解存储库（RFP-HP）。打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_hybrid.m”获取模型，并使用“ Test_data_name_hybrid_more.m”进行对数似然测试。对于CP-PTF（CP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于CPT-PTF（CPMarkov-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于GP-PTF（RFP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_n

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。

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。

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。

不同的等待事件具有不同的十进制和十六进制参数值，可通过查询v$event_name获取详细信息。

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。

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。

非参数拟合是一种通过数据点生成平滑曲线而不涉及具体参数的方法。它包括插值法和平滑样条内插法，适用于那些不需要详细参数解释的情况。在Matlab中，非参数拟合技术能够有效处理数据曲线的平滑化需求。

这是Bethany Lusch、Eric C. Chi和J. Nathan Kutz编写的“使用超完备图书馆中的稀疏表示法进行形状约束张量分解”的Matlab完整代码。他们开发了一种名为形状约束张量分解（SCTD）的数据分解方法，用于将时间维度表示为超完备库中元素的稀疏线性组合。这种方法不仅提供了数据的可解释性和分析形式，还避免了将数据展平成矩阵的局限性，能够有效提取瞬时和间歇现象。该代码主要使用Matlab编写，附带了使用R建立示例数据集的说明。您可以使用此代码重现结果，也可以根据自己的数据进行分解。BaseExperiment.m文件包含了测试算法的核心功能，具有多个可调参数，使得实验过程高度灵活。所有实验脚本都从BaseParams.mat加载默认参数，并根据实验需求进行调整。详细的参数设置可以参考SetBaseParams.m文件。这段代码基于Sandia生成的代码。

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。