matlab判断矩阵是否非负,有关非负矩阵的MATLAB程序优化
亲们:我编了一个有关非负矩阵分解算法的MATLAB程序,但是与别人的实验结果相比,迭代次数和时间比原始数据差很多,但是我不会优化程序,麻烦大神们给指导指导,非常感谢
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;%计算W的梯度;
projgrad = norm(gradW(gradW<0 | W>0),'fro');%W的投影范数;
if projgrad
break;
end
if k==1;
alpha=1;%初始alpha
end
Z=max(0,W-gradW/L);%由构造的严格凸二次函数求出的封闭解;
gradZ=Z*HHt-VHt;
Zn=max(0,Z-alpha*gradZ);%为定义方向而定义的一个中间变量;
D=Zn-Z;%迭代方向;
delta=sum(sum(D.*gradZ));
dQd=sum(sum((H.*(Z'*Z*H))));
%搜步长
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
fn=func(k)+row^m*delta+0.5*row^(2*m)*dQd;
if(fn<=fmax+gama*row^m*delta),%判断目标函数下降;
mk=m;%满足使的目标函数下降的最小正整数;
break;
end
m=m+1;
end
lamda=row^mk;%更新lamda用于产生新的迭代点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
测试问题
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;%最大迭代次数
tic
[W,iter_W,gradW]=QRPBB(V,Winit,H,maxiter,tol);
toc
希望可以教教我具体怎样优化一个程序,才能使得它的迭代次数和时间降低,谢谢!!
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