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Wikipedia記事のNMF特徴量

ここでは、前の演習で作成したNMF特徴量を詳しく見ていきます。前の演習の解答はあらかじめ読み込まれているため、配列nmf_featuresを利用できます。また、各 Wikipedia記事のタイトルを格納したリストtitlesもあります。

特徴量を調べると、2人の俳優のどちらもNMF特徴量3の値が突出して高いことに気づきます。つまり、両方の記事は主に3番目のNMF成分を使って再現されているということです。その理由については、次の動画で解説します。NMFの成分はトピック（例えば「演技」など）を表しているのです。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • pandasをpdとしてインポートしてください。
  • pd.DataFrame()を使ってnmf_featuresからDataFramedfを作成します。index=titlesを指定してインデックスをtitlesに設定してください。
  • dfの.loc[]アクセサを使って、タイトルが'Anne Hathaway'の行を選択し、結果を表示してください。これは女優アン・ハサウェイに関する記事のNMF特徴量です。
  • 同じ操作を（別の俳優である）'Denzel Washington'に対しても行ってください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import pandas
____

# Create a pandas DataFrame: df
df = ____

# Print the row for 'Anne Hathaway'
print(____)

# Print the row for 'Denzel Washington'
print(____)
コードを編集して実行