1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie nienadzorowane w Pythonie
Connected

ćwiczenie

NMF zastosowane do artykułów z Wikipedii

W filmie widziałeś(-aś), jak NMF przekształca przykładową tablicę częstości słów. Teraz twoja kolej – zastosuj NMF do macierzy tf-idf częstości słów artykułów z Wikipedii, podanej jako macierz CSR articles. Dopasuj model i przetransformuj artykuły. W kolejnym ćwiczeniu przeanalizujesz wyniki.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj NMF z sklearn.decomposition.
  • Utwórz instancję NMF o nazwie model z 6 komponentami.
  • Dopasuj model do danych o częstości słów articles.
  • Użyj metody .transform() modelu model, aby przetransformować articles, i przypisz wynik do nmf_features.
  • Wydrukuj nmf_features, aby zobaczyć, jak wyglądają dane (.round(2) zaokrągla wartości do 2 miejsc po przecinku).