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有关非负矩阵的MATLAB程序优化
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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<tol;%终止条件的判断； 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<maxm); 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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