我使用<code>nmf</code>包进行了迭代聚类。
详细地说，我每次使用500次随机观察（从〜15000次观察中采
<pre><code>import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
im
我正在对我拥有的数据集进行R分析。这是情节
<a href="https://i.stack.imgur.com/YYrNG.png" rel="nofollow norefer
以下是我要移植到Rcpp中的对称非负矩阵分解的目标函数：
<pre><code>fit_H <- function(W,H, num.iter){
for(i
<code>n_components</code>中的<code>sklearn.NMF</code>是什么？
<pre><code>nmf = NMF(n_components=2, init='random', rand
我正在使用 NMF 模型进行主题建模。我想通过混淆矩阵来评估它的性能，或者如果有其他更好的方法来评
我正在尝试使用 <code>sklearn.decomposition.NMF</code> 到矩阵 <code>R</code>，其中包含有关用户如何评价项目的数
安装NMF包后，多次尝试使用nmf功能，出现如下错误：
'（函数（类，fdef，mtable）'中的错误：
无法找到用
我正在尝试计算每个主题的连贯性值，但每次运行代码时都会生成不同的值。
如果有人能回答这个
我正在处理一个大小适中的数据集，并希望确定 # 主题有意义。我同时使用了 NMF 和 LDA（sklearn 实现），
python 的 sklearn 中没有内置函数来执行此操作。
在我的 <a href="https://towardsdatascience.com/using-nmf-to-class
我在八度音阶中遇到非负矩阵分解问题。我尝试从 Emg-data 估计协同效应，但 Octave 只允许我为两个或多
我正在处理交通数据以估计公交车的到达时间。我正在尝试使用 NMF 将路段（从一站 I 到下一站 I+1 的每
每当我进行推理时 (nmf_model.transform(matrix))
文档的每个主题的权重值发生变化。
<pre><code>from sklearn.decom
我使用 NMF 和 LDA 在 Python 中进行主题建模，我称之为 NMF 的良好结果，而 LDA 的结果不佳。
我的数
我在使用 R 的 NMF 函数实现我想要的确切模型时遇到问题。
我想要的是通过添加另一个术语来改变 NMF 模
