Matthieu PUIGT e80f427445 Transférer les fichiers vers 'Code/algorithms' 4 years ago
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algorithms e80f427445 Transférer les fichiers vers 'Code/algorithms' 4 years ago
Demo.m a29b3894e3 Transférer les fichiers vers 'Code' 4 years ago
README.m a29b3894e3 Transférer les fichiers vers 'Code' 4 years ago
add_paths.m a29b3894e3 Transférer les fichiers vers 'Code' 4 years ago
data_simulation.m 49771cd714 Transférer les fichiers vers 'Code' 4 years ago
plots.m a29b3894e3 Transférer les fichiers vers 'Code' 4 years ago
stop_rule.m a29b3894e3 Transférer les fichiers vers 'Code' 4 years ago

README.m

% This is a matlab code for Non-negative Matrix Factorization via Nesterov's
% Optimal Gradient Method.

% In this project we have applied random projections to the aforementioned
% technique via two variants of random projections,namely:

% 1. Randomized Power iterations RPI NeNMF
% 2. Randomized Subspace Iterations RSI NeNMF

% HOW TO RUN THE CODE.
%
% Step 1: run the file "add_paths", to ensure all the folders and files are added to your matlab working path.
% Step 2: run the file "data_simulations", to generate your synthetic data.
% step 3: run the file "Demo" to execute the functions available in the folder "algorithms"

% Results of the execution are saved in the folder "output"

% To make plots, use the file "plots".