NMF聚类代码R语言
时间: 2024-07-28 22:01:33 浏览: 160
NMF(Non-negative Matrix Factorization)是一种非负矩阵分解技术,常用于数据降维和特征提取,尤其适用于有明显非负模式的数据,如文本、图像等。在R语言中,可以使用`nmf`包来进行NMF聚类。以下是简单的步骤:
1. 首先,你需要安装并加载`nmf`库:
```R
install.packages("nmf")
library(nmf)
```
2. 准备数据集。假设你有一个正定的非负矩阵`data`,比如表示词频的文档-词矩阵:
```R
# 假设data是一个文档-词矩阵
data <- matrix(c(0, 5, 0, 3, 0, 0, 4, 0, 0), nrow = 2) # 示例数据
rownames(data) <- c("doc1", "doc2")
colnames(data) <- c("word1", "word2", "word3")
```
3. 使用`nmf()`函数进行NMF分解:
```R
model <- nmf(data, max.iter = 1000, rank = 2) # 排列数(K值)设置为2
```
这里的`max.iter`指定最大迭代次数,可以根据需要调整。
4. 查看结果:
```R
# 可视化或打印因子矩阵
print(model$W) # 第一列因子代表第一个簇,第二列代表第二个簇
plot(model) # 可视化每个文档在两个因子维度上的位置
```
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