使用python实现NJW算法
时间: 2024-09-02 19:02:12 浏览: 66
NJW(Non-negative matrix factorization with the weighted Kullback-Leibler divergence)是一种非负矩阵分解技术,常用于数据挖掘和推荐系统中,它通过最小化加权Kullback-Leibler散度来发现隐藏的主题或因子。在Python中,我们可以使用第三方库如`sklearn`或自建实现来应用这个算法。
首先,你需要安装必要的库,比如`scikit-fuzzy`提供了一个实现非负矩阵分解的功能:
```bash
pip install scikit-fuzzy
```
然后你可以按照以下步骤使用`njw`函数来进行非负矩阵分解:
1. 导入所需的模块:
```python
from skfuzzy import cmeans
import numpy as np
```
2. 准备你要分解的矩阵(通常是一个用户-物品评分矩阵,值为非负):
```python
data = ... # 用户评分矩阵,例如一个二维numpy数组
```
3. 设置参数,如迭代次数、聚类数等:
```python
n_clusters = ... # 想要找到的主题数目
max_iterations = ... # 最大迭代次数
```
4. 应用NJW算法:
```python
# 如果有权重(如用户的重要性),可以传递给cmeans函数
centroids, u, _ = cmeans(data, n_clusters, maxIterations=max_iterations)
```
5. `centroids`将包含主题向量,`u`则包含每个样本属于各个主题的概率分布。