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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。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • 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。

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 NMF
____

# Create an NMF model: model
model = ____

# Apply fit_transform to samples: features
features = ____

# Call show_as_image on each component
for component in model.components_:
    ____

# Select the 0th row of features: digit_features
digit_features = ____

# Print digit_features
print(digit_features)
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