用NMF实现聚类效果的具体步骤和python

NMF（Non-negative matrix factorization）是一种常用的聚类算法，可以用于矩阵分解、文本挖掘、图像处理等领域。其基本思想是将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。

下面是使用NMF实现聚类效果的具体步骤：

1. 导入NMF模型和numpy库

from sklearn.decomposition import NMF
import numpy as np

2. 准备数据

X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

3. 创建NMF对象，并调用fit_transform()方法对数据进行转换

model = NMF(n_components=2, init='random', random_state=0)
X_nmf = model.fit_transform(X)

其中，n_components参数指定要分解的矩阵的秩，init参数指定初始化方法，random_state参数指定随机数生成器的种子，保证每次运行的结果相同。

4. 查看转换后的数据

print(X_nmf)

输出结果如下：

[[0.         0.41035206]
 [1.18880247 1.66115271]
 [2.37760494 2.91295337]]

可以看到，数据被转换为一个2维的矩阵，每一行表示一个样本在新的2维空间中的坐标。

5. 可视化聚类效果

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X_nmf[:, 0], X_nmf[:, 1])
plt.show()

可以看到，数据被映射到一个2维空间中，并且呈现出一定的聚类效果。