nmf.transform(X).argmax(axis=1)和nmf.components_.argmax(axis=1)的含义、

时间: 2023-09-02 14:13:24 浏览: 35
`nmf.transform(X)`是将数据矩阵X进行NMF分解后,返回的低维表示。具体来说,如果NMF的分解结果是$X=WH$,那么`nmf.transform(X)`返回的就是矩阵W。而`argmax(axis=1)`是numpy中的函数,表示沿着行的方向找到每行中的最大值所对应的索引。 因此,`nmf.transform(X).argmax(axis=1)`的含义是,在进行NMF分解后,找到数据矩阵X中每个样本所对应的最大因子权重,也就是在低维表示中每个样本所属的类别。 而`nmf.components_`是NMF分解后得到的基向量矩阵,其中每一行对应一个基向量。`argmax(axis=1)`同样表示沿着行的方向找到每行中的最大值所对应的索引。因此,`nmf.components_.argmax(axis=1)`的含义是,找到基向量矩阵中每个基向量所对应的最大特征,也就是在特征空间中每个维度所属的类别。
相关问题

改写并扩写代码“def NMFImage(A_2, num_components): w, h, c = A_2.shape#获取输入图像的宽度、高度和通道数 new_img = A_2.copy()#创建一个新的图像副本 #循环遍历每个通道 for i in range(c): nmf = NMF(n_components=num_components)#创建一个NMF对象,设置要使用的分量数量 P = nmf.fit_transform(A_2[:, :, i])#使用NMF对当前通道进行分解,得到系数矩阵P Q = nmf.components_#获取NMF分解的基矩阵Q new_img[:, : ,i] = np.clip(P @ Q, 0, 1)#将当前通道的重建图像存储到新图像中,使用np.clip函数将像素值限制在0到1之间 return {'new_image': new_img}#返回新图像字典 #显示原始图像 plt.figure(figsize=(12, 9)) plt.imshow(A_2); plt.axis('off') plt.show()”

以下是改写并扩写后的代码: ```python from sklearn.decomposition import NMF import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def nmf_image(image, num_components): """ 使用非负矩阵分解对图像进行降维和重构 :param image: 输入图像,为一个三维数组,表示宽、高、通道数 :param num_components: 需要分解出的基矩阵数量 :return: 返回重构后的图像 """ # 获取输入图像的宽度、高度和通道数 width, height, channels = image.shape # 创建一个新的图像副本 new_image = image.copy() # 循环遍历每个通道 for i in range(channels): # 创建一个NMF对象,设置要使用的分量数量 nmf = NMF(n_components=num_components) # 使用NMF对当前通道进行分解,得到系数矩阵P P = nmf.fit_transform(image[:, :, i]) # 获取NMF分解的基矩阵Q Q = nmf.components_ # 将当前通道的重建图像存储到新图像中,使用np.clip函数将像素值限制在0到1之间 new_image[:, :, i] = np.clip(P @ Q, 0, 1) # 返回新图像字典 return {'new_image': new_image} # 加载图像 image = plt.imread('image.jpg') # 显示原始图像 plt.figure(figsize=(12, 9)) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() # 对图像进行非负矩阵分解,并重构图像 num_components = 5 new_image = nmf_image(image, num_components)['new_image'] # 显示重构后的图像 plt.figure(figsize=(12, 9)) plt.imshow(new_image) plt.axis('off') plt.show() ``` 本代码中,我们使用了 `sklearn` 中的 `NMF` 类来进行非负矩阵分解。该类的 `fit_transform` 方法可以将输入图像分解为系数矩阵 `P` 和基矩阵 `Q`,从而实现降维和重构。我们对输入图像的每个通道分别进行分解和重构,并将重构后的图像存储到新图像中。最终返回新图像字典。 在代码中,我们还对函数进行了注释和扩展,使其更加易于理解和使用。同时,我们还使用了 `matplotlib` 库来显示原始图像和重构后的图像,从而方便用户观察图像的变化。

pca.__dict__['time_']:.3f}秒") #print(f"训练时间:{nmf.__dict__['n_iter_']:.0f}次迭代") #print(f"ELM-AE训练时间:{elm_autoencoder.__dict__['train_time_']:.3f}秒、想要输出各个模型的训练时间的python代码怎样写

你可以使用Python的`time`模块来计算各个模型的训练时间。具体的代码实现可以参考下面的示例代码: ```python import time # 训练PCA模型并计算训练时间 start_time = time.time() pca.fit(X_train) end_time = time.time() train_time = end_time - start_time print(f"PCA训练时间:{train_time:.3f}秒") # 训练NMF模型并计算训练时间 start_time = time.time() nmf.fit(X_train) end_time = time.time() train_time = end_time - start_time print(f"NMF训练时间:{train_time:.3f}秒") # 训练ELM-AE模型并计算训练时间 start_time = time.time() elm_autoencoder.fit(X_train) end_time = time.time() train_time = end_time - start_time print(f"ELM-AE训练时间:{train_time:.3f}秒") ``` 在上面的代码中,我们使用`time.time()`函数来获取当前时间戳,然后计算训练开始和结束时的时间戳之差,即可得到训练时间。最后,我们使用`print()`函数将训练时间输出到控制台。

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