nmf非负矩阵分解算法高维遥感图像维度压缩，主要进行nmf非负矩阵分解算法的数据降维。可任意降维。使用Python写成。

这是一个关于人脸识别的，进行非负矩阵分解的程序

面向社区检测的一种新的非负矩阵初始化方法

非负矩阵分解中模型定序的稳定方法

非负矩阵分解(NMF,Nonnegtive Matrix Factorization)，NMF，非负矩阵分解，将大矩阵分解成两个小矩阵，且这两个小矩阵都不包含负值。 代码来自Chih-Jen Lin

基于非负字典学习高光谱图像超分辨.caj

摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitive Transfer learning，简称TTL）。TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。

通过非负低秩表示对高光谱图像进行半监督子空间聚类

一种基于非负矩阵分解的聚类集成算法

NNSAE：非负稀疏自动编码器（NNSAE）。 自动编码器神经网络中非负和稀疏编码的有效在线学习方案