NMF特征提取中n_components的大小如何选取
时间: 2024-03-18 21:44:21 浏览: 20
在使用NMF进行特征提取时,选择合适的`n_components`参数值是非常重要的。`n_components`表示要提取的特征数量,它的大小直接影响到NMF提取的特征的质量和数量。一般来说,`n_components`的大小取决于以下几个因素:
1. 数据的维度和数量:数据维度和数量越大,通常需要提取更多的特征。但是,在特征数量过多时,可能会导致维度灾难的问题,因此需要进行适当的降维。
2. 特征的重要性:数据中某些特征可能比其他特征更加重要,因此需要对这些特征进行重点处理,提取更多的特征。
3. 实际应用需求:不同的应用场景对特征的数量和质量有不同的要求,因此需要根据实际应用需求进行选择。
一般来说,可以通过试错法来选择合适的`n_components`值。可以尝试多种不同的`n_components`值,然后通过聚类效果和特征可视化等指标来评估其效果,最终选择最优的`n_components`值。
另外,可以使用比较常用的方法,如累计解释方差比率方法,来确定合适的特征数。该方法的思路是计算每个特征的方差并排序,然后计算前k个特征的方差之和占总方差的比例,当比例达到一定阈值(例如90%)时,即可确定合适的特征数k。
总之,选择合适的`n_components`值需要考虑多方面的因素,需要根据实际情况进行综合考虑。
相关问题
NMF(n_components=n_components)函数
NMF是非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)的缩写,用于将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在sklearn中,NMF(n_components=n_components)函数是用来进行NMF分解的,其中n_components是要分解成的非负矩阵的列数。通过NMF分解,可以将一个矩阵分解为两个非负矩阵的乘积,从而实现数据的降维、特征提取等操作。
# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据(属性名称) data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别,最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤
这段代码实现了对一个数据集进行聚类分析的过程,具体流程如下:
1. 读取数据集
使用pandas库中的read_csv函数读取csv格式的数据文件,存储为data变量。
2. 数据预处理
去除第一行数据(属性名称),并将属性列和类别列分别存储为X和y_true变量。使用MinMaxScaler对属性列进行归一化处理,存储为X_scaled变量。
3. 初始化NMF模型
定义一个range(2,20)的n_components值列表,表示不同的聚类簇数。使用NMF类初始化模型,并对不同的n_components进行迭代训练。对于每个n_components,使用fit_transform函数计算特征矩阵features和标签矩阵labels。使用calinski_harabasz_score函数计算聚类结果的轮廓系数,并将结果存储在silhouette_scores列表中。
4. 选择最佳的n_components
对于每个n_components,比较其对应的轮廓系数与当前最高轮廓系数,如果更高则更新最高轮廓系数和最佳的n_components值。
5. 聚类分析
使用最佳的n_components值重新训练NMF模型,得到特征矩阵best_features和标签矩阵labels。使用PCA进行降维,将属性列降为二维,存储为X_pca变量。使用散点图可视化聚类结果,横坐标和纵坐标分别为X_pca的两个主成分,颜色表示不同的聚类簇。
总之,这段代码展示了一个完整的数据聚类分析过程,包括数据预处理、模型训练、结果评估和可视化等步骤。