lda的python的簡單介紹

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python lda 主題模型 需要使用什麼包

python lda 主題模型 需要使用什麼包

數據結構是程序構成的重要部分,鏈表、樹、圖這些在用C 編程時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。在Python 中,最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表,用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務,編程變得有趣了。CORBA 是一種高級的軟體體系結構,它是語言無關平台無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 綁定,但與它們相比,Python 的 CORBA 綁定卻容易很多,因為在程序員看來,一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。

python中的lda包怎麼用

安裝

$ 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])

”’輸出:

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降維中不能輸出指定維度(n_components)的新數據集

LDA降維後的維度區間在[1,C-1],C為特徵空間的維度,與原始特徵數n無關,對於二值分類,最多投影到1維,所以我估計你是因為這是個二分類問題,所以只能降到一維。

原創文章,作者:ESEDO,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/129159.html

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