Apply the NMF to electrical brain signals data clustering. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ***\*‘./dataset/ebs/waveform-5000.csv’\****. 数据的最后一列表示类别，前40列表示属性python中文注释

好的，这里是一个示例代码，用于将NMF应用于电脑脑信号数据聚类，其中数据集文件可以从'./dataset/ebs/waveform-5000.csv'下载，最后一列表示类别，前40列表示属性：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import NMF
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('./dataset/ebs/waveform-5000.csv', header=None)

# 分离属性和类别
X = data.iloc[:, :-1]  # 前40列表示属性
y = data.iloc[:, -1]  # 最后一列表示类别

# 应用NMF，并使用5个组件
nmf = NMF(n_components=5, init='random', random_state=0)
W = nmf.fit_transform(X)
H = nmf.components_

# 可视化聚类结果
plt.scatter(W[:, 0], W[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('组件1')
plt.ylabel('组件2')
plt.show()

在此代码中，我们首先使用pandas分离属性和类别。然后，我们使用5个组件将NMF应用于属性数据X，并使用散点图可视化聚类结果。每个数据点的颜色表示其类别成员身份。

请注意，上述代码仅为示例，您可能需要调整组件数量或尝试不同的初始化方法以获得更好的聚类结果。