nmf非负矩阵在pytho中实现的代码，带注释和前后分解的矩阵打印

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）是一种常用的数据降维技术，特别适合于处理非负数据，比如文本、图像等。在Python中，我们可以使用sklearn库中的`nmf`模块来实现NMF。下面是一个简单的例子，展示如何对一个二维非负矩阵进行分解，并打印出原始矩阵和分解后的结果：

# 导入所需的库
from sklearn.decomposition import NMF
import numpy as np

# 创建一个示例非负矩阵
data = np.array([[50, 40], [70, 60], [90, 80], [110, 100]], dtype=int)
print("原始矩阵:")
print(data)

# 定义NMF模型，设置迭代次数和成分数
model = NMF(n_components=2, init='random', max_iter=1000, alpha=0.1, l1_ratio=0.5)  # 初始化随机，最大迭代次数1000次

# 进行NMF分解
transformed_data = model.fit_transform(data)

# 打印分解后的矩阵（W表示列因子，H表示行因子）
print("\n列因子 W (每个特征对应一个系数向量):")
print(model.components_)

print("\n行因子 H (每个样本对应一个系数向量):")
print(transformed_data)

#

相关问题

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_

#