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文本挖掘-实战记录（二）基于NMF和LDA模型的文本关键词提取和文档聚类
目录 一、任务描述 1.项目背景 2.项目内容 3.项目意义 二、数据来源 三、模型实现 1.TFIDF实现关键词提取 2.TextRank 实现关键词提取 3.NMF实现关键词提取 4.NMF文档聚类实现 5.LDA实现关键词提取 6.LDA文档聚类实现 四、结果分析及可视化展示 1.时间对比 2.结果对比单细胞分析实录(17): 非负矩阵分解(NMF)代码演示
本次演示使用的数据来自2017年发表于Cell的头颈鳞癌单细胞文章：Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer。本次演示提供处理好的测试数据，以及所有代码，一共6个脚本（我目前写得最详细的教程，也是全网少有的）。 数据论文笔记---A Deep Nonnegative Matrix Factorization Approach via Autoencoder for Nonlinear Fault Detectio
DNFM 1. introductionNMFDNMF 2.PreliminariesNMF 算法1. ENCODER 模块2. NMF模块Decoder 模块总体损失 1. introduction DNFM = Encoder + NFM + Decoder NMF 目的：通过局部系统特性的非负组合来获得系统的整体特性缺点：作为一种线性模型，很难应用于非线性中；限制：输入必R语言降维——非负矩阵分解（NMF包的实现）
目录0引言1、R语言实现（NMF包的加载）2、nmf建立模型实现非负矩阵分解3、W矩阵4、系数矩阵H 0引言 先从数据的条件来理解非负矩阵分解方法： 条件：需要分解的矩阵所有元素非负 目标：V是非负矩阵。NMF可以找到两个非负矩阵W、H使得W*H近似等于V中的值。 其中W：基础图像矩阵。H:系数特征提取：PCA主成分分析法和NMF非负矩阵分解法
1 from sklearn.datasets import load_wine 2 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 3 wine=load_wine() 4 X,y=wine.data,wine.target 5 scaler=StandardScaler() 6 X_scaled=scaler.fit_transform(X) 1 from sklearn.decomposition import PCA 2 pca=PCA(n_cNMF人脸数据特征提取
非负矩阵分解(NMF) 非负矩阵分解是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。 非负矩阵分解（NMF） W矩阵：基础图像矩阵，相当于从原矩阵V中提取的特征NMF: non-negative matrix factorization.
1. 矩阵分解可以用来解决什么方法, 以及how? 利用矩阵分解来解决实际问题的分析方法很多，如PCA(主成分分析)、ICA(独立成分分析)、SVD(奇异值分解)、VQ(矢量量化)等。在所有这些方法中，原始的大矩阵V被近似分解为低秩的V=WH形式。这些方法的共同特点是，因子W和H中的元素可为正或负，即电影推荐系统---协同过滤算法(SVD,NMF)
SVD 参考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推荐系统概述 1.1 项目安排 1.2 三大协同过滤 1.3 项目开发工具 2 Movielens数据集简介 MovieLens是推荐系统常用的数据集； MovieLens数据集中，用户对自己看过的电影进行评分，分值为1~5； MovieLens包python-非负矩阵分解-NMF
非负矩阵分解 非负矩阵分解是矩阵中所有元素均为非负数约束条件下的矩阵分解，其基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和矩阵H的乘积近似等于矩阵V中的值。 矩阵：被称为基础python NIMFA 非负矩阵分解
>>> import numpy as np >>> import scipy.sparse as spr >>> import nimfa >>> V=spr.csr_matrix([[1, 0, 2, 4], [0, 0, 6, 3], [4, 0, 5, 6]]) >>> print(V) (0, 0) 1 (0, 2) 2 (0, 3) 4 (1, 2