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对于主题建模，我使用称为 nmf（非负矩阵分解）的方法。现在，我想将其可视化。所以，有人可以告诉我主题建模的可视化技术吗？

我现在使用 NMF 来生成主题。我的代码如下所示。但是，我不知道如何获得每个主题的频率。有没有人可以帮助我？谢谢！

我有一个包含 3 列的数据集。客户、商店和客户在特定商店购物的次数。

我需要提出一个模型来描述客户在特定商店购买的概率。我尝试过 NMF 和朴素贝叶斯，但没有成功。我是一个初学者，我很难想出一个模型。

很抱歉，但我仍然无法解决此无问题。我正在使用 NMF 算法来获取语料库的主题，然后我尝试检索附加到每个主题的文档。但是没有人阻止我！当我尝试检索文档时，出现错误

脚本：

我试图设置一个忽略名称的条件，但它不起作用。我仍然有同样的错误。

主题 0：

订单取消交货日期不希望商店总是提前

话题一：

产品没有破损，只有包裹到货了颜色颜色交付

主题二：

产品不退货网站商店收据订单可提前预订

没有任何

与主题相关的文件

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“NMF.py”，第 49 行，范围内的主题（len（topics））：

TypeError：“NoneType”类型的对象没有 len()

我需要这个结果：

主题 0：

订单取消交货日期不希望商店总是提前

话题一：

产品没有破损，只有包裹到货了颜色颜色交付

主题二：

产品不退货网站商店收据订单可提前预订

与主题相关的文件

主题 0：

文字文字文字

文字文字文字

文字文字文字

话题一：

文字文字文字

文字文字文字

文字文字文字

主题二：

文字文字文字

文字文字文字

文字文字文字

一些（愚蠢的）数据示例：

我正在尝试对 NMF 执行交叉验证以找到要使用的最佳参数。我尝试使用 sklearn 交叉验证，但收到一个错误，指出 NMF 没有评分方法。这里有人可以帮我吗？谢谢你们

我正在为 NMF 文本数据聚类实现 Python 脚本。在我的工作中，我使用的是 Scikit NMF 实现，但是据我所知，在 Scikit NMF 中，它更像是分类方法而不是聚类方法。

我已经开发了一个简单的脚本来处理一些示例文章。我正在对它们进行预处理并作为 NMF 的输入。根据我教授分享的论文，我收到了一些集群，但是我不知道如何可视化/呈现它们。

你们中的任何人都知道如何使这个易于阅读吗？:)

主脚本代码如下：

对于主题建模，
为什么在 NMF 和 LDA 算法中使用 random_state 参数？
使用每次生成的随机主题有什么好处？

我需要 Convex NMF 来探索 R 中的一些数据集。我在包中找不到任何 Convex NMF 实现：NMF, NMFgpu. 知道如何搜索它吗？

我正在创建一个脚本来将我的数据聚集在服务器中。我还需要保存文本输出和图像。文本输出工作得很好，但是当我尝试使用png()++保存plot()绘图dev.off()时，没有创建图像。

[为澄清而添加]

我需要做的是在运行模式下保存绘图（即生成图像文件）。如果我逐步运行代码，则会创建文件。

我已经尝试使用相应的函数将图像格式更改为 PDF 和 JPG，但是当将代码作为脚本运行时，我仍然没有得到任何图像作为输出。踩踏时，效果很好。

由于在我逐步运行时 R 渲染图像需要一点时间，因此我尝试Sys.sleep(2)在命令之间添加（下面的代码）但没有任何改变。

我认为这个问题可能与我正在使用的包及其生成的对象类型（library(NMF)）有关。我查看了文档以查看该plot()函数与聚类算法生成的对象类型的工作方式是否存在某些问题，但文本含糊不清：

“结果（estim.r <- nmf(esGolub, 2:6, nrun=10, seed=123456)例如）是类的 S3 对象NMF.rank，其中包含一个 data.frame，其中列中包含质量度量，行中包含 r 的值。它还包含每个 r 值的共识矩阵列表”。

“可以使用该方法一次绘制所有测量值plot（图 1），并且该函数consensusmap会为每个等级值生成共识矩阵的热图”。

集群运行后可以生成另一种类型的图像：consensusmap. 这适用于两种情况（步进和跑步）。

剧本很短。这里是：

summary.txt文件也生成了consensus.png。metrics.png不是。这里发生了什么？？

梯度的更新在某种程度上是错误的。

我已经实现了以下给定的算法。我做错了什么

我相信从 W 的第二行和 D 的第二列中 D 和 W 的更新是错误的