nmf非负矩阵在pytho中实现的代码，带注释的

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）是一种常用的数值分析技术，特别是在数据挖掘和机器学习领域，用于将非负数据集分解成两个或更多的非负因子矩阵。Python中有许多库可以实现NMF，比如`sklearn`、`nmf`等。这里我将以`sklearn.decomposition.NMF`为例，展示如何在Python中实现一个简单的NMF模型：

# 首先，需要导入所需的模块
from sklearn.decomposition import NMF
import numpy as np

# 假设我们有一个非负的用户-物品评分矩阵 data
# 对于简化示例，我们可以创建一个随机生成的矩阵
data = np.random.rand(100, 50)  # 用户数量100，物品数量50

# 定义NMF模型，指定想要的因子矩阵维度（例如，假设我们想分解成10个主题）
n_components = 10
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)

# 现在模型已经被训练，可以通过transform()获取每个用户对各个主题的分配
topic_weights = nmf_fit.transform(data)

# 或者通过components_属性查看分解得到的主题特征向量
topic_features = nmf_fit.components_

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