我想使用 scikit-learn NMF(来自 here )(或者任何其他 NMF,如果它能胜任的话)。
具体来说,我有一个输入矩阵(这是一个音频幅度谱图),我想分解它。
我已经预先计算了 W 矩阵。我如何在 sklearn.decompose.NMF 中使用一个fixed W?我还没有发现任何其他问题。
我看到了 this方法还在 fit 参数中提到了类似的内容:“如果为 False,则假定组件已预先计算并存储在 transformer 中,并且不会更改。”。但是,我不确定如何制作该转换器对象。
最佳答案
This part of the code 稍微解释了内部处理。
听起来你想修复 W。根据代码,你只能修复 H,同时优化 W。这不是问题,因为你可以切换这些矩阵(反转它们的角色)。
这样做,代码说:使用 init='custom' 并设置 update_h=False。
所以一般来说,我希望用法看起来像(基于示例 here ):
未经测试!
import numpy as np
X = np.array([[1,1], [2, 1], [3, 1.2], [4, 1], [5, 0.8], [6, 1]])
fixed_W = np.array([[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]) # size=3 just an example
# might break
fixed_H = fixed_W.T # interpret W as H (transpose)
from sklearn.decomposition import NMF
model = NMF(n_components=2, init='custom', H=fixed_H, update_H=False, random_state=0)
model.fit(X)
您可能想在再次求解后切换变量。
编辑:如评论中所述,上面未经测试的代码将不起作用。 我们需要使用可用的更底层的函数来做到这一点。
这是一个快速技巧(我不太关心正确的预处理;转置和合作),它应该能让你处理你的任务:
import numpy as np
X = np.array([[1,1], [2, 1], [3, 1.2], [4, 1], [5, 0.8], [6, 1]])
fixed_W = np.array([[0.4,0.4],[0.2,0.1]]) # size=2 just an example
fixed_H = fixed_W.T # interpret W as H (transpose)
from sklearn.decomposition import NMF, non_negative_factorization
W, H, n_iter = non_negative_factorization(X, n_components=2, init='random', random_state=0)
print(W)
print(H)
print('error: ')
print(W.dot(H) - X) # just a demo, it's not the loss minimized!
W, H, n_iter = non_negative_factorization(X, n_components=2, init='custom', random_state=0, update_H=False, H=fixed_H)
print(W)
print(H)
print('error: ')
print(W.dot(H) - X)
输出:
[[ 0. 0.46880684]
[ 0.55699523 0.3894146 ]
[ 1.00331638 0.41925352]
[ 1.6733999 0.22926926]
[ 2.34349311 0.03927954]
[ 2.78981512 0.06911798]]
[[ 2.09783018 0.30560234]
[ 2.13443044 2.13171694]]
error:
[[ 6.35579822e-04 -6.36528773e-04]
[ -3.40231372e-04 3.40739354e-04]
[ -3.45147253e-04 3.45662574e-04]
[ -1.31898319e-04 1.32095249e-04]
[ 9.00218123e-05 -9.01562192e-05]
[ 8.58722020e-05 -8.60004133e-05]]
[[ 3. 0. ]
[ 5. 0. ]
[ 4.51221142 2.98707026]
[ 0.04070474 9.95690087]
[ 0. 12.23529412]
[ 0. 14.70588235]]
[[ 0.4 0.2]
[ 0.4 0.1]]
error:
[[ 2.00000000e-01 -4.00000000e-01]
[ -2.22044605e-16 -1.11022302e-16]
[ -2.87327549e-04 1.14931020e-03]
[ -9.57758497e-04 3.83103399e-03]
[ -1.05882353e-01 4.23529412e-01]
[ -1.17647059e-01 4.70588235e-01]]
关于python - 将 scikit-learn NMF 与一组预先计算的基向量 (Python) 结合使用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44478676/
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