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Scikit-learnの非負行列分解（NMF）を使用して、ゼロエントリにデータがない疎行列でNMFを実行しています。私は、Scikit-learnのNMF実装でゼロエントリが0または欠落しているデータを表示するかどうか疑問に思っていました。ありがとうございました！

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RでNMFアルゴリズムのソースコードを表示するには？

私はRを使ってかなり新しいです。nmf()が呼び出されると、パラメータとしてmethodとして使用される新しいNMFアルゴリズムをプログラムする必要があります。私は、組み込みアルゴリズムのソースコードをbrunet、KL、leeとして見たいと思っていますが、見つけられません。誰かが私を助けることができますか？

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非負行列因子分解 - はIndexError：インデックス4は、ここではサイズ4

と軸1のための範囲外である私が使用するデータセットの一部です： u'tff prep normalized clean water permability ncwp result outside operating range', u'technician inadvertently omitted documenting initial room \u201c cleaned sanitize

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Doc2Vec文書ベクトルをすべて肯定的にするには？

私はDoc2Vecの出力で非負行列分解を使用しようとしています。しかし、負の入力がないという制約があります。どのようにして結果を解釈する絶対値のようなことをせずにポジティブにするか？助けがあれば、私は新しい段落と類似度を読み込んでいますが、Doc2Vecを使うともっと意味があると思いました。

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R NMFパッケージ：サンプル分類を抽出するには？

NMF Rパッケージでは、consensusmap（）を使用して出力を視覚化することができます。プロットはどのサンプルが「コンセンサス」トラックのどのクラスターに属するかを示します。私は、データフレームのように取得するように、このサンプルの分類を抽出したいと思います：ConsensusClusterPlusパッケージで Sample Cluster S1 1 S2 1 S3 2 S

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保存されたW行列を使用した分類のためのマトリックス分解の適用

トピック分析を実行するためにtf-idf入力に対してNMF分解を実行しています。 def decomp(tfidfm, topic_count): model = decomposition.NMF(init="nndsvd", n_components=topic_count, max_iter=500) H = model.fit_transform(tfidfm)

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scikit-learnのNMF（別名NNMF）のテストセットの再構築エラー。

scikit-learnのNMF（別名NNMF）を使用して自然言語データのトピック抽出を行っています。私はクラスター（別名コンポーネント）の数を最適化しようとしています。これを行うには、再構成誤差を計算する必要があります。しかし、scikit-learnを使用すると、私はトレーニングセットでこのメトリックを計算する方法しか見ることができません。しかし、私はテストセットにこれらのメトリックを取得する

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個々の画像のPythonで非負行列因子分解

グレースケールモードで読み込まれた特定の画像にNMFを適用しようとしています。私はいくつかのリンクを試しましたが、NMFを適用した後のイメージはほとんど変わらず、最初にロードされたグレースケールイメージと区別できません。しかし、データセットで分解を実装する際のscikit-learnのコードを見たとき、そこにある顔がゴーストのような顔に変換されていることがわかります。ここのリンクです： http