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python lda 主题模型 需要使用什么包
python lda 主题模型 需要使用什么包
数据结构是程序构成的重要部分，链表、树、图这些在用C 编程时需要仔细表达的问题在Python 中简单了很多。在Python 中，最基本的数据结构就是数组、序列和哈希表，用它们想要表达各种常见的数据结构是非常容易的。没了定义指针、分配内存的任务，编程变得有趣了。CORBA 是一种高级的软件体系结构，它是语言无关平台无关的。C++、Java 等语言都有CORBA 绑定，但与它们相比，Python 的 CORBA 绑定却容易很多，因为在程序员看来，一个 CORBA 的类和 Python 的类用起来以及实现起来并没有什么差别。
python中的lda包怎么用
安装
$ pip install lda –user
示例
from __future__ import division, print_function
import numpy as np
import lda
import lda.datasets
# document-term matrix
X = lda.datasets.load_reuters()
print(“type(X): {}”.format(type(X)))
print(“shape: {}\n”.format(X.shape))
print(X[:5, :5])
”’输出：
type(X): type ‘numpy.ndarray’
shape: (395L, 4258L)
[[ 1 0 1 0 0]
[ 7 0 2 0 0]
[ 0 0 0 1 10]
[ 6 0 1 0 0]
[ 0 0 0 2 14]]
”’
Python LDA降维中不能输出指定维度（n_components）的新数据集
LDA降维后的维度区间在[1,C-1]，C为特征空间的维度，与原始特征数n无关，对于二值分类，最多投影到1维，所以我估计你是因为这是个二分类问题，所以只能降到一维。
原创文章，作者：ESEDO，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/129159.html
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