【python scikit-learn】非負値行列因子分解（NMF）

非負値行列因子分解（NMF）とは？

非負値行列因子分解（NMF）とは、行列を非負値行列に分解する手法です。行列を分解することで、行列を構成する要素を抽出し、それらを利用して行列を再構築することができます。NMFは、行列を非負値行列に分解するために使用されます。

scikit-learnのNMF機能

scikit-learnは、NMFを実行するためのPythonライブラリです。scikit-learnのNMF機能を使用すると、行列を非負値行列に分解することができます。NMFを使用すると、行列を構成する要素を抽出し、それらを利用して行列を再構築することができます。

scikit-learnのNMF機能を使用したPythonコード

以下のPythonコードを使用して、scikit-learnのNMF機能を使用して行列を非負値行列に分解する方法を示します。

from sklearn.decomposition import NMF
# 行列を作成
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# NMFモデルを作成
model = NMF(n_components=2)
# 行列を非負値行列に分解
model.fit_transform(matrix)
# 分解された行列を取得
model.components_

上記のコードを実行すると、行列が非負値行列に分解され、分解された行列が取得できます。