Ví dụ về hệ số ma trận sklearn

Question

Tôi đang sử dụng mã hiện được cung cấp tại http://www.quuxlabs.com/blog

Nó mang lại kết quả tốt. Và tôi có thể thấy rõ những thay đổi trong ma trận đã xảy ra.

Ngoài ra tôi đã cố gắng sử dụng thư viện sklearn tại sklearn.decomposition.NMF Nhưng kết quả tôi nhận được với cùng một đầu vào không đủ tốt. Có lẽ tôi đang thiếu một cái gì đó.

Đây là mẫu mã của tôi -

from sklearn.decomposition import NMF , ProjectedGradientNMF 
R = [ 
    [5,3,0,1], 
    [4,0,0,1], 
    [1,1,0,5], 
    [1,0,0,4], 
    [0,1,5,4], 
    ] 
R = numpy.array(R) 
nmf = NMF(beta=0.001, eta=0.0001, init='random', max_iter=2000,nls_max_iter=20000, random_state=0, sparseness=None,tol=0.001) 
nR = nmf.fit_transform(R) 
print nR 
print 
print nmf.reconstruction_err_ 
print 

Nó không phải là việc duy trì thoát/giá trị điền vào ma trận như tôi có thể nhìn thấy bằng cách sử dụng mã nhất định trong blog.

Ai đó có thể giúp tôi hiểu!

Answer 1

Hmmm ... rất câm của tôi !!! Tôi trải qua nmf.py và phát hiện ra rằng fit_tranform trả về chỉ W và nmf.component_ nhận được giá trị của sản phẩm H. Dot những mang lại cho mới R.

from sklearn.decomposition import NMF , ProjectedGradientNMF 
R = [ 
    [5,3,0,1], 
    [4,0,0,1], 
    [1,1,0,5], 
    [1,0,0,4], 
    [0,1,5,4], 
    ] 
R = numpy.array(R) 
nmf = NMF() 
W = nmf.fit_transform(R); 
H = nmf.components_; 
nR = numpy.dot(W,H) 
print nR