nmf.transform(X).argmax(axis=1)和nmf.components_.argmax(axis=1)的含义、
时间: 2023-09-02 20:13:24 浏览: 49
`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
在聚类算法中nmf.transform(X).argmax(axis=1)和nmf.components_.argmax(axis=1)的含义
在聚类算法中,通常使用NMF来进行降维,然后使用聚类算法对降维后的数据进行聚类。因此,`nmf.transform(X).argmax(axis=1)`表示的是将数据矩阵X经过NMF降维后,每个样本的类别,也就是聚类结果。
而`nmf.components_.argmax(axis=1)`表示的是在NMF分解过程中,每个基向量所对应的特征的类别,也就是聚类中心。通常情况下,我们会将基向量矩阵作为聚类中心,然后使用聚类算法对降维后的数据进行聚类,找到每个样本所属的聚类中心,从而确定样本所属的类别。
总之,NMF可以用于聚类算法中进行降维和聚类中心的选择,同时也可以用于特征提取和表示学习等任务。
nmf.transform(X).argmax(axis=1)代表了什么含义
`nmf.transform(X)`方法返回的是数据`X`在NMF模型中的低维表示,即将原始的40维数据映射到了3维空间中。这个低维表示的每一维可以看做是一个特征,而每个样本在这3个特征上的取值就是它在NMF模型中的低维表示。
在这个低维表示中,每个样本都被表示为一个长度为3的向量,向量的每个元素都是非负数。而`argmax(axis=1)`方法则是获取每个样本在这个向量中取值最大的那个元素的下标,即表示每个样本所属的聚类标签。
因为这里使用NMF进行聚类,所以聚类结果是由每个样本在NMF模型中的低维表示决定的。而这个低维表示是由NMF算法根据数据特点自动学习得到的,所以它可以在一定程度上反映数据的聚类结构。