sklearn.decomposition.nmf

时间: 2023-04-30 08:05:43 浏览: 164
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深入浅析Python 中的sklearn模型选择

b'sklearn.decomposition.nmf' 是一个 Python 库中的类，用于进行非负矩阵分解。该算法可以将一个非负的矩阵分解为两个非负矩阵相乘，其中一个矩阵表示特征，另一个矩阵表示样本。它常用于文本挖掘、图像处理、信号处理等领域。
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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()”

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...

NMF 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_...

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from sklearn.decomposition import NMF import numpy as np # 创建一个非负矩阵 X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 定义NMF模型，并指定要分解的因子数 n_components = 2 model = NMF(n_...

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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...

nmf降维python

from sklearn.decomposition import NMF import numpy as np # 准备数据 X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 归一化 X = X / np.max(X) # NMF降维 model = NMF(n_components=2, ...

For students who are interested in the clustering property of the NMF, you may apply the NMF to electrical brain signals data clustering. For more background knowledge about the electrical brain signals clustering, please refer to the Kaggle note here. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ‘./ebs/waveform-5000.csv’. python实现，中文注释

from sklearn.decomposition import NMF from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv', header=None).values # 标准化 scaler = StandardScaler...

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实现，中文注释，如果聚类效果不好，如何改进（使用NMF的前提）

from sklearn.decomposition import NMF from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score, normalized_mutual_info_score # 加载数据 data = pd.read_csv('./dataset/ebs/waveform...

数据中第一行显示了每一列的属性x1-x40，最后一列表示class，For students who are interested in the clustering property of the NMF, you may apply the NMF to electrical brain signals data clustering. For more background knowledge about the electrical brain signals clustering, please refer to the Kaggle note here. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ‘./ebs/waveform-5000.csv’. python实现，中文注释

from sklearn.decomposition import NMF from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv', header=None) X = data....

数据读取过程中不读取第一行的属性数据，数据中第一行显示了每一列的属性x1-x40，最后一列表示class，For students who are interested in the clustering property of the NMF, you may apply the NMF to electrical brain signals data clustering. For more background knowledge about the electrical brain signals clustering, please refer to the Kaggle note here. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ‘./ebs/waveform-5000.csv’. python实现，中文注释

from sklearn.decomposition import NMF from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv', header=None, skiprows=...

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