sklearn.decomposition 中 NMF的参数和作用
时间: 2023-04-10 19:05:06 浏览: 76
NMF是一种非负矩阵分解方法,用于将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。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。
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sklearn.decomposition 中 NMF的参数作用
NMF是非负矩阵分解的一种方法,它可以将一个非负矩阵分解成两个非负矩阵的乘积。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。
NMF的python源码和解析
以下是使用Python实现NMF的示例代码和解析:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import NMF
# 读取数据集
data = np.genfromtxt('./dataset/ebs/waveform-5000.csv', delimiter=',')
# 基于NMF进行聚类
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.argmax(H, axis=0), cmap='rainbow')
plt.colorbar()
plt.show()
```
代码解析:
1. 首先,使用NumPy的`genfromtxt`函数从CSV文件中读取数据集,并将其存储在名为`data`的NumPy数组中。
2. 接下来,使用sklearn库中的`NMF`类进行聚类,指定聚类的数量为5。
3. 使用`fit_transform`方法将数据集拟合到模型中,并获得分解矩阵`W`和`H`。
4. 最后,使用matplotlib库绘制散点图来可视化聚类结果,其中x轴和y轴分别表示分解矩阵`W`的第一列和第二列,点的颜色表示属于的聚类,颜色映射使用了彩虹色。
需要注意的是,NMF的聚类结果具有随机性,每次运行结果可能不同。如果需要重现相同的结果,可以通过指定`random_state`参数来设置随机种子。