LAB 06.02 Task 3

[joanfco30]

Buenos noches un cordial saludo. Lo primero disculpas para las dudas reiterativas y especialmente en este laboratorio.

Estaba haciendo la parte tres de este laboratorio y note algo al momento del grade.
plot_faces(faces[find_similar(face, faces, 2)]) cuando cambie valor de n = 30 a n = 2 el grade fue cinco, la verdad creo que fue coincidencia.
Tengo una inquietud con esta última tarea ya que no estoy entiendo que error tengo al momento de hacer la evaluación.
`def find_similar(v,X,n):
from sklearn.decomposition import NMF

nmf = NMF(n_components=30, init="random", random_state=0)
nmf = nmf.fit(X) ## your code here. call the 'fit' method
Xt = nmf.fit_transform(X) # use nmf to transform X
vt = nmf.fit_transform(v.reshape(1,-1)) # use nmf to transform v .. you will have to use reshape like this v.reshape(1,-1)
result = [np.linalg.norm(Xt[i]-vt) for i in range(len(Xt))]
print(len(X))
result = np.argsort(result)[0:n:1]
print(result)
#result = ... # your code here

return result`

Pero mi resultado es el siguiente.

Seguramente hay algo que este haciendo mal en este procedimiento o que me falta en la función que estoy implementando.

Muchas gracias y quedo atento a sus sugerencias.

[joanfco30]

Ya solucioné, el error era demasiado evidente. Nuevamente mil gracias.

`Xt = nmf.fit_transform(X) # use nmf to transform X

vt = nmf.fit_transform(v.reshape(1,-1)) # use nmf to transform v .. you will have to use reshape like this v.reshape(1,-1)`

[Felipe-RA]

Gracias por compartir tu solución!