將 NMF 應用到 Wikipedia 文章
在影片中，你看到如何把 NMF 用於轉換一個玩具範例的詞頻陣列。現在換你來套用 NMF，這次使用 Wikipedia 文章的 tf-idf 詞頻陣列，已提供為 csr 矩陣 articles。在這裡先訓練模型並轉換這些文章。下一個練習中，你會進一步探索結果。
本練習屬於課程
Unsupervised Learning in Python
練習說明
- 從
sklearn.decomposition匯入NMF。 - 建立一個名為
model、具有6個成分的NMF實例。 - 將模型擬合到詞數資料
articles。 - 使用
model的.transform()方法轉換articles，並將結果指定給nmf_features。 - 列印
nmf_features以先大致看看長相（.round(2)會把各項四捨五入到小數點後 2 位）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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))