NMFは画像を部分に分解して学習します

これまでに学んだNMFを使って、digitsデータセットを分解してみましょう。手書き数字の画像は、今回も2次元配列 samples として与えられています。さらに、任意の1次元配列が表す画像を表示する関数 show_as_image() も用意されています。

def show_as_image(sample):
    bitmap = sample.reshape((13, 8))
    plt.figure()
    plt.imshow(bitmap, cmap='gray', interpolation='nearest')
    plt.colorbar()
    plt.show()

終わったら、プロットを眺めて、NMFが数字をどのようにコンポーネントの和として表現しているかを確認してみてください。

sklearn.decomposition から NMF をインポートします。
7 個のコンポーネントを持つ NMF インスタンス model を作成します。（7 はLEDディスプレイのセル数です）。
model の .fit_transform() メソッドを samples に適用し、結果を features に代入します。
モデルの各コンポーネント（model.components_ でアクセス）に対して、ループ内でそのコンポーネントを show_as_image() に渡して表示します。
features の行 0 を digit_features に代入します。
digit_features を出力（print）します。