NMF yorumlanabilir parçaları öğrenir

Python'da Unsupervised Learning

Benjamin Wilson

Director of Research at lateral.io

Örnek: NMF yorumlanabilir parçaları öğrenir

Makalelerin sözcük sıklığı dizisi

print(articles.shape)

(20000, 800)

from sklearn.decomposition import NMF
nmf = NMF(n_components=10)
nmf.fit(articles)

NMF(n_components=10)

print(nmf.components_.shape)

(10, 800)

nmf.components_

nmf.components_ içinden bir satır seçili ve her sözcük için çubuk grafiği; yükseklik tf-idf'yi gösterir

üst sözcükler ve değerleri olan kutu: species 2.95, plant 1.05, plants 0.78, vb.

nmf.components_ içindeki farklı satırların en üst sözcükleriyle yeni kutu: university 3.57, prof 1.19, college 0.88, vb.

Belgeler için:
- NMF bileşenleri konuları gösterir
- NMF özellikleri konuları belgelere birleştirir
Görseller için NMF bileşenleri, görselin parçalarıdır

3 şeritli kutu yaklaşık olarak 0.98 × tek şeritli kutu + 0.91 × farklı şeritli kutu + 0.95 × başka bir şeritli kutu

Farklı beyaz/siyah/gri derecelerinde piksellerden oluşan 2'ye 3 dikdörtgen

Ayın pikselli çizimi; aynı boyutta, 0 ile 1 arasında sayılar içeren diziye okla işaret ediyor

Sayılarla bir diziye işaret eden 2'ye 3 piksel kutu

2'ye 3 piksel kutusu 2'ye 3 sayı dizisine, o da 1'e 6 sayı dizisine işaret ediyor

2x3 piksellik görseli temsil eden nmf.components_ satırı

print(sample)

[ 0.   1.   0.5  1.   0.   1. ]

bitmap = sample.reshape((2, 3))
print(bitmap)

[[ 0.   1.   0.5]
 [ 1.   0.   1. ]]

from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(bitmap, cmap='gray', interpolation='nearest')
plt.show()

Python'da Unsupervised Learning