For students who are interested in the clustering property of the NMF, you may apply the NMF to electrical brain signals data clustering. For more background knowledge about the electrical brain signals clustering, please refer to the Kaggle note here. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ‘./ebs/waveform-5000.csv’. python实现，中文注释

以下是使用Python实现将NMF应用于电脑脑电信号数据聚类的示例代码，附有中文注释：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import NMF
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv', header=None).values

# 标准化
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 基于NMF进行聚类
model = NMF(n_components=5, init='random', random_state=0)
W = model.fit_transform(data)
H = model.components_

# 可视化聚类结果
plt.scatter(W[:, 0], W[:, 1], c=np.argmax(H, axis=0), cmap='rainbow')
plt.colorbar()
plt.show()

代码解析：

1. 首先，使用Pandas的`read_csv`函数从CSV文件中读取数据集，并将其存储在名为`data`的NumPy数组中。由于数据集没有列名，因此通过指定`header=None`参数来禁用列名。

2. 接下来，使用sklearn库中的`StandardScaler`类对数据进行标准化，以确保不同特征的值具有相同的重要性。

3. 使用`fit_transform`方法将标准化后的数据集拟合到模型中，并获得分解矩阵`W`和`H`。

4. 最后，使用matplotlib库绘制散点图来可视化聚类结果，其中x轴和y轴分别表示分解矩阵`W`的第一列和第二列，点的颜色表示属于的聚类，颜色映射使用了彩虹色。

需要注意的是，NMF的聚类结果具有随机性，每次运行结果可能不同。如果需要重现相同的结果，可以通过指定`random_state`参数来设置随机种子。