SyntaxError: (unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape

这个错误是因为在路径字符串中使用了反斜杠 ()，这是Python中的转义字符。当Python解释器尝试解释字符串中的转义序列时，它无法识别反斜杠后面的字符，因此会引发 SyntaxError 错误。
要解决这个问题，可以尝试以下两种方法之一：
在路径字符串中使用双反斜杠 () 替换单个反斜杠 ()。例如：

data = np.loadtxt("C:\\Users\\ljx\\Desktop\\faces95.csv", delimiter=",")

使用原始字符串 (r"") 来表示路径字符串，这将禁用Python解释器对反斜杠的转义。例如：

data = np.loadtxt(r"C:\Users\ljx\Desktop\faces95.csv", delimiter=",")

将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入图正则化非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类评价（精度、NMI）
首先，需要对三个数据集进行预处理，即将它们转换成图像矩阵的形式，并将它们进行归一化处理，使得每个像素值在[0,1]之间。

然后，可以使用图正则化非负矩阵分解算法（Graph-Regularized Non-negative Matrix Factorization, GR-NMF）对这些数据集进行分解，得到每个数据点的低维表示。GR-NMF 是一种常用的矩阵分解算法，它能够自动提取数据中的潜在特征，并生成一组非负的基向量和系数矩阵。此外，GR-NMF 还能够利用数据的图结构信息进行正则化，从而提高聚类效果。

接下来，可以使用 Kmeans 聚类算法对这些数据点进行聚类，并计算聚类结果的精度和 NMI。Kmeans 是一种基于距离的聚类算法，它将数据点划分为 K 个簇，使得每个簇内部的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能不同。精度和 NMI 是两种常用的聚类评价指标，它们分别衡量聚类结果与真实标签之间的相似程度。

下面是具体的代码实现：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score, normalized_mutual_info_score
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import NMF
from scipy.sparse import csr_matrix, coo_matrix

def gr_nmf(X, A, k):
    n_samples, n_features = X.shape
    n_neighbors = A.shape[1]

    # Initialize the basis and coefficient matrices
    W = np.random.rand(n_samples, k)
    H = np.random.rand(k, n_features)

    # Set the regularization parameter
    alpha = 1.0

    # Compute the graph Laplacian
    D = np.diag(A.sum(axis=1))
    L = D - A

    # Perform the alternating minimization
    for i in range(100):
        # Update the basis matrix
        numerator = X.dot(H.T) + alpha * W.dot(A)
        denominator = W.dot(H.dot(H.T)) + alpha * W.dot(D)
        W *= numerator / denominator

        # Update the coefficient matrix
        numerator = W.T.dot(X) + alpha * H.T.dot(A)
        denominator = H.T.dot(W.dot(W.T)) + alpha * H.T.dot(D)
        H *= numerator / denominator

    return W, H

# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target

# Normalize the data
scaler = MinMaxScaler()
X_iris = scaler.fit_transform(X_iris)

# Compute the affinity matrix
A_iris = np.exp(-0.5 * np.square(X_iris[:, np.newaxis] - X_iris).sum(axis=2))

# Perform the GR-NMF
W_iris, H

非负矩阵分解

 非负矩阵分解（NMF）是一种常用的数据降维和特征提取方法，而Kmeans则是一种常用的聚类算法。

为了在给定的数据集上使用这些算法并评估聚类效果，我们需要进行以下步骤：

1.加载数据集
我们首先需要加载三个数据集：fisheriris、COIL20和MNIST。这可以通过Python中的scikit-learn库中的相应函数进行完成。

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_openml, fetch_20newsgroups_vectorized
iris = load_iris()
coil20 = fetch_openml(name='coil20', version=1, cache=True)
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)

2.数据预处理
由于NMF和Kmeans算法都需要非负的输入数据，因此我们需要对数据进行预处理以确保其满足此要求。在这里，我们可以使用scikit-learn库中的MinMaxScaler函数将每个数据集中的特征值缩放到0到1的范围内。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()

iris_scaled = scaler.fit_transform(iris.data)
coil20_scaled = scaler.fit_transform(coil20.data)
mnist_scaled = scaler.fit_transform(mnist.data)

3.使用NMF进行数据降维
接下来，我们可以使用NMF算法来对每个数据集进行降维。这可以通过scikit-learn库中的NMF函数实现。

from sklearn.decomposition import NMF

n_components = 3

nmf_iris = NMF(n_components=n_components)
iris_features = nmf_iris.fit_transform(iris_scaled)

nmf_coil20 = NMF(n_components=n_components)
coil20_features = nmf_coil20.fit_transform(coil20_scaled)

nmf_mnist = NMF(n_components=n_components)
mnist_features = nmf_mnist.fit_transform(mnist_scaled)

4.使用Kmeans进行聚类
现在，我们可以使用Kmeans算法对每个数据集进行聚类。这可以通过scikit-learn库中的KMeans函数实现。

from sklearn.cluster import KMeans

n_clusters = 3

kmeans_iris = KMeans(n_clusters=n_clusters)
iris_labels = kmeans_iris.fit_predict(iris_features)

kmeans_coil20 = KMeans(n_clusters=n_clusters)
coil20_labels = kmeans_coil20.fit_predict(coil20_features)

kmeans_mnist = KMeans(n_clusters=n_clusters)
mnist_labels = kmeans_mnist.fit_predict(mnist_features)

5.计算聚类评价
最后，我们可以计算聚类评价指标，例如精度和NMI（归一化互信息）来评估每个数据集上的聚类结果。这可以使用scikit-learn库中的相应函数完成。

from sklearn.metrics import accuracy_score, normalized_mutual_info_score

iris_accuracy = accuracy_score(iris.target, iris_labels)
iris_nmi = normalized_mutual_info_score(iris.target, iris_labels)

coil20_accuracy = accuracy_score(coil20.target, coil20_labels)
coil20_nmi