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    如何正確使用MinMaxScaler + NMF的Pipleline來預測數據？

    這是一個非常小的sklearn snipplet： logistic = linear_model.LogisticRegression() pipe = Pipeline(steps=[ ('scaler_2', MinMaxScaler()), ('pca', decomposition.NMF(6)), ('logistic', logistic), ]
    scikit-learn pipeline nmf 2016-08-28

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    python在單個圖像中的非負矩陣因式分解

    我想將NMF應用於以灰度模式加載的特定圖像。我嘗試了幾個鏈接，但是在應用NMF後我的圖像仍然幾乎相同，無法與最初加載的灰度圖像區分開來。 但是，當我遇到scikit-learn的關於在數據集上實現分解的代碼時，我發現那裏的臉部已經變成了鬼似的臉。這裏是鏈接： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/decomposition/plot_faces_
    python numpy matplotlib scikit-learn nmf 2017-07-09

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    如何使Doc2Vec文檔向量都是正向的？

    我正在嘗試在Doc2Vec的輸出上使用非負矩陣分解。但是有一個限制，就是不能有負面的投入。如果沒有做出像解釋結果的絕對價值那樣的東西，我該如何使它積極？如果有幫助，我在加載一個新的段落並計算相似度，但我認爲使用Doc2Vec會獲得更多的意義。
    python nlp negative-number doc2vec nmf 2017-06-05

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    IndexError：在sklearn中使用NMF的界限

    我試圖從數據語料庫創建主題模型。該代碼能夠正確地使用NMF產生從分析數據主題的任務數，但它在陰莖長度= 20，如看到下面 20 [u'bell', u'closed', u'day', u'drinks', u'enjoy', u'food', u'good', u'great', u'll', u'new', u'nice', u'original', u'people', u'phoenix
    python scikit-learn nmf 2017-01-13

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    使用NMF

    我使用下面的代碼做主題建模上的我的文檔主題的概率分佈： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, max_df=0.85, min_df=3, ngram_range=(1,5
    scikit-learn topic-modeling nmf 2017-10-10

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    Scikit學習非負矩陣分解（NMF）爲稀疏矩陣

    我使用Scikit學習的非負矩陣分解（NMF）對稀疏矩陣，其中零項丟失數據進行NMF。我想知道Scikit-learn的NMF實現是否將零條目視爲0或丟失數據。 謝謝！
    python scikit-learn nmf 2017-02-21

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    如何在R中查看NMF算法的源代碼？

    我很新的使用R，我必須編程一個新的NMF算法，當調用函數nmf()被用作參數method。 作爲一種啓動方式，我想查看內置算法的源代碼，如brunet，KL，lee，但我無法找到它。有人能幫助我嗎？
    r nmf 2016-11-16

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    R NMF包：如何提取樣本分類？

    在NMF R包中，可以使用consensusmap（）來顯示輸出。圖表顯示哪些樣本屬於「共識」軌道中的哪些羣集。 我想提取該樣本分類使得我得到的數據幀是這樣的： Sample Cluster S1 1 S2 1 S3 2 S4 1 . . . . S100 2 在ConsensusClusterPlus包這是容易的。您只需提取結果$ consensusClass
    r cluster-analysis consensus nmf 2016-11-20

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    有非常好的庫來做非負矩陣分解（NMF）嗎？

    我有一個稀疏矩陣，其形狀是570000 * 3000。我嘗試nima做NMF（使用默認的nmf方法，並將max_iter設置爲65）。不過，我發現nimfa很慢。有沒有人使用更快的庫來做NMF？
    python c++ pca matrix-factorization nmf 2012-12-11
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