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12- 降维算法 (PCA降维/LDA分类/NMF) (数据处理)
数据降维就是一种对高维度特征数据预处理方法 降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征 xff0c 去除噪声和不重要的特征 xff0c 从而实现提升数据处理速度的目的 PCA算法有两种实现方法 xff1a 基于特征值分解协方差矩阵实现PCA
PCA
LDA
NMF
降维算法
数据处理
LDA主题建模过程及参数详解
平台及工具 语言 xff1a python 平台 xff1a anaconda 43 jupyter notebook 语料库 xff1a 近三百篇英文文献的摘要 主要代码 首先 xff0c pandas处理csv数据 span class
LDA
主题建模过程及参数详解
基于LDA的文本主题聚类Python实现
LDA简介 LDA xff08 Latent Dirichlet Allocation xff09 是一种文档主题生成模型 xff0c 也称为一个三层贝叶斯概率模型 xff0c 包含词 主题和文档三层结构 所谓生成模型 xff0c 就是说
LDA
python
文本主题聚类
主题模型--LSA,PLSA,LDA
预备知识 xff1a SVD分解 主题模型历史 Papadimitriou Raghavan Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引 1999年 xff0c Thomas Hofmann又在此基础上 xf
LSA
PLSA
LDA
主题模型
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