Non-negative matrix factorization分析TCGA数据库TPM数据代码

下面是一个使用Non-negative matrix factorization (NMF) 进行分析TCGA数据库TPM数据的示例代码：

from sklearn.decomposition import NMF
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 假设你的TPM数据已经加载到一个名为data的numpy数组中，行表示样本，列表示基因/特征
# 进行数据预处理，使用标准化将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 创建并拟合NMF模型
n_components = 5  # 设置要提取的特征数量
nmf_model = NMF(n_components=n_components)
nmf_model.fit(scaled_data)

# 获取NMF模型的分量矩阵和样本矩阵
components = nmf_model.components_
samples = nmf_model.transform(scaled_data)

# 打印分量矩阵的特征/基因权重
print(components)

# 打印样本矩阵中每个样本对应的特征/基因权重
print(samples)

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，你可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整和优化。NMF的参数设置和解释分量矩阵、样本矩阵的方法可能因具体情况而有所不同。你可以根据自己的需求进一步分析和可视化NMF的结果，例如绘制特征权重的热图、样本权重的散点图等。