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忘憂谷3987

銀蟲 (小有名氣)

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專業(yè): 應用數學方法

[求助] 有關非負矩陣的MATLAB程序優(yōu)化

親們：我編了一個有關非負矩陣分解算法的MATLAB程序，但是與別人的實驗結果相比，迭代次數和時間比原始數據差很多，但是我不會優(yōu)化程序，麻煩大神們給指導指導，非常感謝
function [W,iter_W,gradW]=QRPBB(V,Winit,H,maxiter,tol)
W=Winit;
alpha_max=1.0e+20;
alpha_min=1.0e-20;
M=5;
row=0.25;
gama=1.0e-4;
HHt=H*H';
VHt=V*H';
L=norm(HHt);
delta0=-sum(sum(H.*(W'*V)));
dQd0=sum(sum((H.*(W'*W*H))));
f0=delta0+0.5*dQd0;
for k=1:maxiter;
gradW=W*HHt-VHt;%計算W的梯度；
projgrad = norm(gradW(gradW<0 | W>0),'fro');%W的投影范數；
if projgrad<tol;%終止條件的判斷；
      break;
end
if k==1;
      alpha=1;%初始alpha
end
Z=max(0,W-gradW/L);%由構造的嚴格凸二次函數求出的封閉解；
gradZ=Z*HHt-VHt;
Zn=max(0,Z-alpha*gradZ);%為定義方向而定義的一個中間變量；
D=Zn-Z;%迭代方向；
delta=sum(sum(D.*gradZ));
dQd=sum(sum((H.*(Z'*Z*H))));
%搜步長
if k==1;
      func(k)=f0 ;
else
      func(k)=fn;
end
jj=min(k-1,M-1);
fmax=max(func(k-jj:k));

m=0;maxm=20;mk=0;
while (m<maxm);
      fn=func(k)+row^m*delta+0.5*row^(2*m)*dQd;
      if(fn<=fmax+gama*row^m*delta),%判斷目標函數下降；
         mk=m;%滿足使的目標函數下降的最小正整數；
         break;
      end
      m=m+1;
end
lamda=row^mk;%更新lamda用于產生新的迭代點W；
%迭代格式
W=Z+lamda*D;
%BB步更新方向D；
s=D;
y=D*HHt;
b=sum(sum(s.*s));
c=sum(sum(s.*y));
alphaBB=b/c;
if (c<=0),
      alpha=alpha_max;
else
      alpha=min(alpha_max,max(alpha_min,alphaBB));
end
iter_W=k;

end
if k==maxiter,
fprintf('Max k in QRPBB\n');
end
測試問題

clear
clc

l= 100;
n = 200;
r =15;
% V = rand(;l,n);
Winit= rand(l,r);
Hinit= rand(r,n);
V = abs(rand(l,r))*abs(rand(r,n));
tol=1.e-7;
maxtime=1000;
maxiter=5000;%最大迭代次數
tic
[W,iter_W,gradW]=QRPBB(V,Winit,H,maxiter,tol);
toc
希望可以教教我具體怎樣優(yōu)化一個程序，才能使得它的迭代次數和時間降低，謝謝�。�

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1樓 2014-12-11 09:58:59

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hyk2006

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you can find the code at: https://github.com/huangyakui2006/QRPBB-method-for-NMF

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2樓2018-02-06 11:06:14

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