NCUT加权的NMF

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我是靠谱客的博主帅气钢铁侠，最近开发中收集的这篇文章主要介绍NCUT加权的NMF，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

X：数据矩阵，矩阵的维度为体素数mx（指标数x被试数）n

S：相似性矩阵，由特征矩阵的每一行计算皮尔逊相关得到mxm的方阵

D：度矩阵，度矩阵的对角线元素由相似性矩阵S对应的行和构成

Y：加权数据矩阵，Y=D^(-1/2)X

分解目标：Y=WH，W的维度为mxk，H的维度为kxn，k为分解成分数

正则化参数：λ

目标函数：J= ||Y-WH||^2+λ(||W||^2+||H||^2)，|| .||为矩阵2范数

（1）从加权矩阵Y中随机选择k列作为初始成分矩阵W

（2）更新H，H=(W'W+λE)^(-1)W'Y，λ为正则化参数，将H中小于0的元素置为0

（3）更新W，W=YH'((HH'+λE)^(-1))'，将W中小于0的元素置为0

（4）迭代更新H和W，直到目标函数收敛或到达最大迭代次数

以上就是帅气钢铁侠为你收集整理的NCUT加权的NMF的全部内容，希望文章能够帮你解决NCUT加权的NMF所遇到的程序开发问题。

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