一:NMF算法 二:NMF算法的使用 三:NMF算法与层次聚类的综合使用 四:总结 前言 这一章,我们讨论下另一个比较有效的降维手段:NMF(非负矩阵分解)。NMF降维理论的创建相比于经典的降维理论,略显“年轻”。我们接下来将详细介绍下NMF的原理以及在生产实践中的运算,结合代码和可视化图像来说明这些。 岁月如云,匪我思存...
之前梳理了一下非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF),主要有: 1)准则函数及KL散度 2)NMF算法推导与实现 3)拉格朗日乘子法求解NMF(将含限定NMF的求解 一般化) 谱聚类可以参考之前的文章: 1)拉普拉斯矩阵(Laplace Matrix)与瑞利熵(Rayleigh quotient) 2)谱聚类(Spectral clustering)(1):RatioCut 3)...
基本原理:NMF(Non-negative matrix factorization,非负矩阵分解),即对于任意给定的一个非负矩阵V,其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H,满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。 NMF算法是机器学习中一种比较新的聚类分析算法。 关键在于对原始矩阵进行降维处理,获得数据特征的...
nmf算法聚类亚型 NMF(非负矩阵分解)算法可以与层次聚类结合使用。这种结合使用的思想是通过NMF将大的数据集分解为两个小的非负矩阵,然后对这些矩阵进行层次聚类。 NMF算法的目标是使分解后的矩阵尽可能接近原始数据,这需要构造一个代价函数,该函数在V和WH越接近时越小。然后,根据代价函数的连续性和凹凸性等特征,...
使用NMF算法进行样本分类的目标在于，通过分析TCGA数据库中的样本，确定与预后紧密相关的基因，进而获取所有肿瘤样本的表达矩阵。基于这些基因的表达情况，对肿瘤样本进行分类。NMF算法是一种相对新颖的聚类分析方法，其核心原理是将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，以此实现对数据的降维处理并获取特征...
再者,全面涵盖有监督学习和无监督学习的 17 种算法。包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法...
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: 1)Kmeans与谱聚类 2)对称非负矩阵分解(symmetric NMF,SyNMF); 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,最后一并给出链接。