Wikipedia आर्टिकल्स पर लागू NMF
वीडियो में, आपने देखा कि NMF को एक छोटे से word-frequency array को ट्रांसफॉर्म करने के लिए कैसे लागू किया गया. अब आपकी बारी है NMF लगाने की. इस बार Wikipedia आर्टिकल्स के tf-idf word-frequency array का उपयोग करें, जो एक csr मैट्रिक्स articles के रूप में दिया गया है. यहाँ, मॉडल को फिट करें और आर्टिकल्स को ट्रांसफॉर्म करें. अगले अभ्यास में, आप परिणाम को एक्सप्लोर करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Unsupervised Learning
अभ्यास निर्देश
sklearn.decompositionसेNMFइम्पोर्ट करें.6कंपोनेंट्स के साथmodelनाम काNMFइंस्टेंस बनाएं.- शब्द-गणना डेटा
articlesपर मॉडल फिट करें. modelकी.transform()मेथड का उपयोग करकेarticlesको ट्रांसफॉर्म करें और परिणामnmf_featuresमें असाइन करें.nmf_featuresप्रिंट करें ताकि इसकी शुरुआती झलक मिले (.round(2)एंट्रीज़ को 2 दशमलव स्थान तक राउंड करता है.)
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import NMF
____
# Create an NMF instance: model
model = ____
# Fit the model to articles
____
# Transform the articles: nmf_features
nmf_features = ____
# Print the NMF features
print(nmf_features.round(2))