NMFが学習する「パーツ」

Pythonで学ぶ教師なし学習

Benjamin Wilson

Director of Research at lateral.io

例： NMFが学習する「パーツ」

記事の単語出現頻度配列

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_ の1行が選択され、各単語ごとにtfidfの高さを示す棒グラフが表示されている

ボックス内の上位単語と値: species 2.95, plant 1.05, plants 0.78, など

新しいボックスに、nmf.components_の別の行からの上位単語を表示：university 3.57、prof 1.19、college 0.88 など

3本のストライプのあるボックス ≒ 0.98 × 1本ストライプのボックス + 0.91 × 別のストライプのボックス + 0.95 × 別のストライプのボックス

白・黒・グレーの濃淡が異なる2×3のピクセル矩形

ピクセル化された月のイラストと、0から1の数値を持つ同じ次元の数値配列

2×3ピクセルのボックスが数値の配列を指している

2行3列のボックスが、数字の入った2行3列の配列を指し、さらに1行6列の数字の配列を指している図

nmf.components_の1行で表される2x3ピクセル画像

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()

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