NMF 的python
时间: 2023-10-13 21:26:55 浏览: 37
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库中的 NMF(非负矩阵分解)实现。以下是一个简单的例子:
首先,导入必要的库:
```python
from sklearn.decomposition import NMF
from sklearn.datasets import load_iris
```
然后,加载数据集并创建 NMF 模型:
```python
iris = load_iris()
X = iris.data
# 创建 NMF 模型,指定要分解的矩阵 X 和分解的维度 k
model = NMF(n_components=3)
```
接下来,训练模型并得到分解后的矩阵:
```python
W = model.fit_transform(X) # 得到 W 矩阵
H = model.components_ # 得到 H 矩阵
```
最后,可以使用得到的 W 和 H 矩阵进行进一步的分析和可视化。
需要注意的是,NMF 模型需要将所有输入数据转换成非负矩阵形式,因此在使用之前需要进行一些数据预处理,例如将所有数据平移到非负数值范围内。
相关问题
NMF python
NMF是非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization)的缩写,它是一种常用的矩阵分解技术,用于降低数据维度和特征提取。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来实现NMF。
以下是一个使用Python中scikit-learn库实现NMF的示例代码:
```python
from sklearn.decomposition import NMF
import numpy as np
# 构造一个随机矩阵作为输入数据
X = np.random.rand(100, 50)
# 创建NMF模型并指定要分解的特征数
n_components = 10
model = NMF(n_components=n_components)
# 使用NMF进行矩阵分解
W = model.fit_transform(X) # 得到表示样本在新特征空间中的表示
H = model.components_ # 得到新特征空间中的基
# 打印分解结果
print("原始矩阵 X:")
print(X)
print("\n分解得到的 W:")
print(W)
print("\n分解得到的 H:")
print(H)
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个随机矩阵X作为输入数据,然后创建了一个NMF模型并指定要分解的特征数。接下来,我们使用`fit_transform`函数对输入数据进行矩阵分解,并使用`components_`属性获取分解后的新特征空间和基。最后,我们打印出分解结果。
希望这个例子能帮助你理解如何在Python中使用scikit-learn库实现NMF。如果你有更多关于NMF或其他机器学习方面的问题,请随时提问。
nmf python
NMF是指非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization),它可以将一个非负的矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在Python中,有一个用于NMF转换的脚本称为nmf_converter.py。这个脚本使用struct模块来查找原始音频数据,并将其通过管道推送到ffmpeg进行转换。使用方法是在命令行中运行"python nmf_converter.py path_to_nmf_file",其中path_to_nmf_file是要转换的nmf文件的路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [nmf_to_wav:Python脚本将nmf转换为wav](https://download.csdn.net/download/weixin_42120283/18775213)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [NMF通俗理解及python实现](https://blog.csdn.net/nixiang_888/article/details/122209298)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)