还在苦于数据量不足？快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

还在苦于数据量不足？快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

预测效果

基本介绍

该研究旨在探索基于非负矩阵分解（NMF）的合成数据生成方法，并评估其在分类任务中的有效性。运行环境Matlab2018b及以上，研究以经典的鸢尾花数据集（150个样本，4个特征，3个类别）为基础，通过以下步骤展开：

数据预处理与NMF合成生成

原始数据被展平为行向量（1×600）。
通过3次迭代NMF生成合成数据：每次迭代以秩为1分解当前数据矩阵，将生成的系数矩阵与原始数据逐元素相乘，并重新缩放到原始数据范围。迭代过程中，前一次生成的合成数据作为下一次输入。
数据重构与标签附加

合成数据被重构为150×4矩阵以匹配原始数据结构。
可视化与分布分析

通过多子图对比原始数据与合成数据的曲线图（全特征）及散点图（选定特征2和3），显示合成数据在特征空间中的分布模式。初步表明，合成数据可能保留了部分原始结构。

分类模型训练与评估

使用合成数据训练多类SVM（fitcecoc），并通过交叉验证计算训练准确率（SVMAccAugTrain）。

直接以原始数据作为测试集进行预测，结果显示测试准确率（SVMAccAugTest）。

关键发现与局限性

有效性
：NMF生成的合成数据能够支持分类模型训练，但其质量受限于秩的选择（rank=1不足以捕捉多类别结构）和迭代策略。
偏差问题
：迭代过程中数据范围动态调整可能导致特征分布偏移，影响合成数据的代表性。
评估缺陷
：测试集未独立于生成过程，结果可能不反映真实泛化性能。
改进方向

参数优化
：尝试更高NMF秩以匹配类别数，提升特征分离能力。
数据独立性
：严格划分训练/测试集，避免合成数据与测试集的重叠。
标签生成策略
：探索半监督方法或聚类技术为合成数据分配新标签，增强类别判别性。
该研究为基于NMF的合成数据生成提供了初步框架，但需通过参数调优、独立性验证和标签生成改进，进一步提升其在数据增强任务中的实用性和可靠性。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信回复于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估。
  

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501