文件名称：nmf的matlab代码-cssNMF:大脑功能网络中用于重叠社区检测的集体稀疏对称非负矩阵分解
文件大小：336KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 10:41:43
系统开源
nmf的matlab代码集体稀疏对称非负矩阵分解（cssNMF） Matlab代码用于大脑功能网络中的重叠社区检测 cssNMF方法是一种基于NMF的技术，旨在检测大脑功能网络中重叠的社区结构。 给定一批非负对称对称/相似性矩阵，cssNMF以对称方式将这些矩阵三因子分解为隶属矩阵H和权重矩阵S。H的每一列代表一个组级别的组件/社区，其中每个元素H_ij表示组件j中特征i的重要性。 在第j个关联矩阵的表示中，每个元素S_ij表示成分i的强度。 当将cssNMF应用于基于fMRI数据得出的大脑功能网络时，它会检测所有受试者共享的组级重叠社区H，并在权重矩阵S中保留个体差异。特别是，给定非负对称对称矩阵（每个大小为N用N表示，其中N是m个主题的节点数，此代码返回组级别重叠的社区结构H（N乘k）和权重矩阵S（k乘m），其中S_ij表示第i个的强度受试者j的大脑功能网络中的第th个社区。 描述 css_nmf.m-执行cssNMF算法以将一组关联矩阵分解为隶属矩阵和权重矩阵 css_nmf_S.m-通过cssNMF给定隶属度矩阵H，学习相应的权重矩阵S。 用于交叉验证。 cal_testerr
【文件预览】：
cssNMF-master
----css_nmf.m(6KB)
----main_parameter_selection.m(3KB)
----README.md(5KB)
----Association_Matrices()
--------M.mat(331KB)
----cal_testerr_cv.m(2KB)
----css_nmf_S.m(3KB)