非负矩阵分解
bignmf的Python项目详细描述
bignmf
big nmf（大数据nmf）是一个python 3包，用于使用nmf算法进行分析。
NMF简介
NMF（非负矩阵分解）将非负输入矩阵分解为非负因子。该算法具有固有的聚类特性，在生物数据分析等领域得到了广泛的关注。
brunet et al在他们的paper中证明了nmf在聚类leukemia dataset方面比标准的聚类算法（如层次聚类和自组织映射）具有优越的能力。
可用算法
以下是当前可用的算法。如果你想知道更多关于算法的信息，下面的链接会指向他们的原始文件。
安装
这个包在pypi存储库中可用。因此，您可以通过运行以下命令进行安装。
pip3 install bignmf
用法
下面的例子说明了算法的典型用法。
一。单个nmf
frombignmf.datasets.datasetsimportDatasetsfrombignmf.models.snmf.standardimportStandardNmfDatasets.list_all()data=Datasets.read("SimulatedX1")k=3iter=100trials=50model=StandardNmf(data,k)# Runs the modelmodel.run(trials,iter,verbose=0)print(model.error)# Clusters the datamodel.cluster_data()print(model.h_cluster)#Calculates the consensus matricesmodel.calc_consensus_matrices()print(model.consensus_matrix_w)
2.关节nmf
frombignmf.models.jnmf.integrativeimportIntegrativeJnmffrombignmf.datasets.datasetsimportDatasetsDatasets.list_all()data_dict={}data_dict["sim1"]=Datasets.read("SimulatedX1")data_dict["sim2"]=Datasets.read("SimulatedX2")k=3iter=100trials=50lamb=0.1model=IntegrativeJnmf(data_dict,k,lamb)# Runs the modelmodel.run(trials,iter,verbose=0)print(model.error)# Clusters the datamodel.cluster_data()print(model.h_cluster)#Calculates the consensus matricesmodel.calc_consensus_matrices()print(model.consensus_matrix_w)
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