NMF(n_components=n_components)函数

时间: 2024-03-18 07:44:36 浏览: 103
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NMF matlab代码

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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。
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# 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

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...

改写并扩写代码“def NMFImage(A_2, num_components): w, h, c = A_2.shape#获取输入图像的宽度、高度和通道数 new_img = A_2.copy()#创建一个新的图像副本 #循环遍历每个通道 for i in range(c): nmf = NMF(n_components=num_components)#创建一个NMF对象，设置要使用的分量数量 P = nmf.fit_transform(A_2[:, :, i])#使用NMF对当前通道进行分解，得到系数矩阵P Q = nmf.components_#获取NMF分解的基矩阵Q new_img[:, : ,i] = np.clip(P @ Q, 0, 1)#将当前通道的重建图像存储到新图像中，使用np.clip函数将像素值限制在0到1之间 return {'new_image': new_img}#返回新图像字典 #显示原始图像 plt.figure(figsize=(12, 9)) plt.imshow(A_2); plt.axis('off') plt.show()”

nmf = NMF(n_components=num_components) # 使用NMF对当前通道进行分解，得到系数矩阵P P = nmf.fit_transform(image[:, :, i]) # 获取NMF分解的基矩阵Q Q = nmf.components_ # 将当前通道的重建图像存储到新...

Apply the NMF to electrical brain signals data clustering. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ***\*‘./dataset/ebs/waveform-5000.csv’\****. 数据的最后一列表示类别，前40列表示属性python实现，中文注释，对聚类结果进行可视化，并评估聚类效果，同时根据聚类效果选择最佳的n_components（可视化不同的n_components下聚类指标的对比，可视化最终选择的n_components下的聚类结果）

best_n_components = n_components_range[best_score_idx[0]] print('Best Silhouette Score: {:.2f}'.format(best_score)) print('Best n_components: {}'.format(best_n_components)) 在这里，我们使用np....

Apply the NMF to electrical brain signals data clustering. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ***\*‘./dataset/ebs/waveform-5000.csv’\****. 数据的最后一列表示类别，前40列表示属性python实现，中文注释，对聚类结果进行可视化，并评估聚类效果，同时根据聚类效果选择最佳的n_components（可视化不同的n_components下聚类指标的对比，可视化最终选择的n_components下的聚类结果），完整的代码和具体中文注释

best_n_components = n_components_range[best_score_idx[0]] print('Best Silhouette Score: {:.2f}'.format(best_score)) print('Best n_components: {}'.format(best_n_components)) 在这里，我们使用np....

nmf.transform(X).argmax(axis=1)和nmf.components_.argmax(axis=1)的含义、

而nmf.components_是NMF分解后得到的基向量矩阵，其中每一行对应一个基向量。argmax(axis=1)同样表示沿着行的方向找到每行中的最大值所对应的索引。因此，nmf.components_.argmax(axis=1)的含义是，找到基向量...
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08-提交-无监督-降维-NMF-PCA-图像.pdf

主要参数包括n_components，用于指定分解后的矩阵维度k，以及init参数，用于初始化W和H矩阵的方式，默认为'nndsvdar'。 **NMF在人脸数据上的应用** 在人脸识别中，NMF可以用来提取特征。例如，Olivetti人脸...
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- pca = PCA(n_components=2)：创建PCA对象，设置降维到2个主成分。 - reduced_x = pca.fit_transform(x)：对数据进行降维，得到降维后的特征向量。 - 循环遍历降维后的数据，根据目标变量y将样本分为三个类别...
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NMF python

model = NMF(n_components=n_components) # 使用NMF进行矩阵分解 W = model.fit_transform(X) # 得到表示样本在新特征空间中的表示 H = model.components_ # 得到新特征空间中的基 # 打印分解结果 print("原始矩阵...

NMF的python实现，在NMF中采用基于欧几里得距离的损失函数来量化近似解的质量；随机初始化矩阵W和H的时候需要限制元素大小在0-255之间，并且要求两个矩阵的乘积在0-255之间 中文注释如何实现

def nmf(X, n_components, max_iter=100, tol=1e-6): """ NMF算法实现 参数 ---- X : array-like, shape (n_samples, n_features) 输入数据矩阵，假设有n_samples个样本，每个样本有n_features个特征 n_...

nmf在python的代码

nmf_model = NMF(n_components=2, init='nndsvd', max_iter=1000) # 训练模型 factors = nmf_model.fit_transform(data) components = nmf_model.components_ print("\nFactor matrices (W and H):") print(f"W ...

NMF的python源码和解析

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 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(W[:, 0], W[:, 1], c=np.arg...

sklearn.decomposition 中 NMF的参数作用

NMF是非负矩阵分解的一种方法，它可以将...在sklearn.decomposition中，NMF的参数包括n_components、init、solver、beta_loss、tol等，它们分别控制着分解后的矩阵的维度、初始化方法、求解器、损失函数、收敛精度等。

sklearn.decomposition 中 NMF的参数和作用

在sklearn.decomposition中，NMF的主要参数包括n_components（分解后的矩阵维度）、init（初始化方法）、solver（求解方法）、beta_loss（损失函数类型）等。NMF的作用包括特征提取、降维、信号分离等。

nmf非负矩阵在pytho中实现的代码，带注释的

nmf_model = NMF(n_components=n_components, init='random', alpha=0.1, l1_ratio=0.5) # 使用fit()函数训练模型 # 这里alpha和l1_ratio是正则化参数，调整它们可以影响分解结果 nmf_fit = nmf_model.fit(data) #...

对基因表达数据进行nmf分类应该怎么写r语言代码

library(nnmf) # NMF函数 # 数据预处理（标准化或归一化） expression_data.norm (expression_data, MARGIN = 2, FUN = function(x) (x - min(x)) / max(x)) # 使用NMF num_factors 设置因子数 model (expression_...

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