R NMF 中的自定义目标函数 - 为其添加另一个术语

如何解决R NMF 中的自定义目标函数 - 为其添加另一个术语

我在使用 R 的 NMF 函数实现我想要的确切模型时遇到问题。 我想要的是通过添加另一个术语来改变 NMF 模型的“正常”目标函数，这说明了我拥有的一些数据。

也就是说，我希望使用最小化欧几里得距离并使用乘法更新（“lee”算法）的“标准”NMF模型，然后将另一个形式的项添加到该距离上：

α ⋅ ‖W(1) − γ M‖

其中 M 是“我的数据”，W(1) 是第一个隐藏因子，α 和 γ 是要调整的参数。

文档不是很有帮助。以下示例来自 R 的 NMF documentation：

n <- 50; r <- 3; p <- 20
V <-syntheticNMF(n,r,p)

my.algorithm <- function(x,seed,scale.factor=1){
  # do something with starting point
  # ...
  # for example:
  # 1. compute principal components
  pca <- prcomp(t(x),retx=TRUE)
  # 2. use the absolute values of the first PCs for the Metagenes
  # Note: the factorization rank is stored in object 'start'
  factorization.rank <- nbasis(seed)
  Metagenes(fit(seed)) <- abs(pca$rotation[,1:factorization.rank])
  # use the rotated matrix to get the mixture coefficient
  # use a scaling factor (just to illustrate the use of extra parameters)
  Metaprofiles(fit(seed)) <- t(abs(pca$x[,1:factorization.rank])) / scale.factor
  # return updated data
  return(seed)
}


my.objective <- function(model,target,p_alpha,p_gamma){
  (sum((target-fitted(model))^4 ) )^{1/4}
}

res = nmf(V,3,my.algorithm,seed='nndsvd',objective=my.objective)

但是，如果我理解正确的话，为了改变目标函数，我需要从头开始编写自己的算法，我不知道该怎么做。

关于如何实现我想要的任何帮助，将不胜感激。