nmf算法流程和arctan2有什么关系

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  3)(将含限定NMF的求解 一般化)

谱聚类可以参考之前的文章:

总感觉NMF跟聚类有联系,这里试着从聚类角度分析一下非负矩阵分解主要包括:

  3)非对称非负矩阵分解;

内容为自己的学习总结,如果有不对的地方还请帮忙指出。文中多有借鉴他人的地方最后┅并给出链接。

$n_k$为第k类样本的个数则准则函数变为:

从而Kmeans的优化问题,等价于:

回顾谱聚类中RatioCut定义h的思路:

可以看出求解的思路完全一致不同的是RatioCut是拉普拉斯矩阵L,而Kmeans是矩阵$X^TX$正因为这点不同,Kmeans在利用谱聚类的思路求解时略有差别。利用Kmeans的思想求Kmeans听着这不是欠揍吗? 这里只是为了分析谱聚类一般方法(L)与谱聚类对应的Kmeans($X^TX$)二者的不同

步骤一:求解拉普拉斯矩阵L

步骤二:对L进行特征值分解,并取K個最小特征值对应的特征向量(K为类别数目)

步骤三:将求解的K个特征向量(并分别归一化)构成新的矩阵,对该矩阵进行kmeans处理

kmeans得到的類别标签就是原数据的类别标签,至此完成RatioCut聚类

步骤二:对$X^TX$进行特征值分解,并取K个最大特征值对应的特征向量(K为类别数目)

步骤彡:将求解的K个特征向量(并分别归一化)构成新的矩阵,对该矩阵进行kmeans处理

kmeans得到的类别标签就是原数据的类别标签,至此完成RatioCut聚类

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NMF聚类算法matlab实现仅作为参考,有數据可以直接运行-


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