个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
27
4
是否可以使用 LDA 在 gensim 中对给定的一组输入进行聚类？我该怎么做？
最佳答案
LDA 生成语料库中文档的低维表示。对于这种低 d 表示，您可以应用聚类算法，例如k-均值。由于每个轴对应一个主题，因此更简单的方法是将每个文档分配给其投影最大的主题。
关于python - 在 gensim 中使用 Latent Dirichlet 分配算法进行聚类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6486738/
27
4
0
我需要一个 Dirichlet 分布并且我正在使用 numpy.random.dirichlet。当我根据 Dirichlet PDF 公式给出 alpha=[1,1,1,1] 时，它应该产生一个统一
我想知道是否有人知道一个Python包，它实现了MLE来估计狄利克雷分布的参数。 最佳答案 Eric Suh 有一个包裹 here 。 $ pip install git+https://github
我想设置 fipy 来求解具有正弦边界的一维扩散平流方程。 我最终得到了以下代码: from fipy import * import numpy as np import matplotlib.py
首先，为了以防万一，我将解释如何表示要运行 LDA 模型的文档。首先，我进行一些预处理，以获得每个人所有文档中最重要的术语，然后获得所有最重要单词的并集。 val text = groupedByP
我想用tensorflow实现LDA作为实践，我认为tensorflow版本可能有以下优点: 快。如果我可以使用内置的操作来表达采样过程。 易于并行化。许多操作已经通过并行化优化实现，因此这个 lda
我正在使用 LDA 算法将许多文档聚类到不同的主题中。 LDA算法需要一个输入参数:主题数量。我如何确定这一点？ 我正在使用路透社语料库来对我的解决方案进行基准测试。路透社语料库已准备好主题编号。对路
我正在尝试计算积分 sin(x)/x , x = [0,inf] 我做了以下事情: import math from scipy.integrate import quad t = float("in
我有一个函数可以计算狄利克雷分布的条件(第 k 个 alpha)对数似然。我用 Cython 编写并编译了它，但我的代码调用了大约 12M 次，这似乎是瓶颈，所以我希望加快速度。 cimport nu
我在文档语料库上使用了 LDA，并找到了一些主题。我的代码的输出是两个包含概率的矩阵。一个文档主题概率和另一个词主题概率。但我实际上不知道如何使用这些结果来预测新文档的主题。我正在使用吉布斯采样。有谁
我正在努力实现 Dirichlet 变量的集中因子依赖于另一个变量的模型。 情况如下: 系统因组件故障而失败(共有三个组件，每次测试/观察只有一个组件失败)。 组件发生故障的概率取决于温度。 这是该情
关于 numpy page他们给出了例子 s = np.random.dirichlet((10, 5, 3), 20) 一切都很好，很棒；但是，如果您想从 alpha 的二维数组中生成随机样本怎么办
我在一组文档上使用 Gensim HDP 模块。 >>> hdp = models.HdpModel(corpusB, id2word=dictionaryB) >>> topics = hdp.pr
我正在使用 sklearn 的 NMF 和 LDA 子模块来分析未标记的文本。我阅读了文档，但不确定这些模块(NMF 和 LDA)中的变换函数是否与 R 的主题模型中的后验函数相同(请参阅 Predi
是否可以使用 LDA 在 gensim 中对给定的一组输入进行聚类？我该怎么做？ 最佳答案 LDA 生成语料库中文档的低维表示。对于这种低 d 表示，您可以应用聚类算法，例如k-均值。由于每个轴对应一
我正在使用 gensim 训练我的 ldamodel，并使用像这样的测试语料库进行预测 ldamodel[doc_term_matrix_test]，它工作得很好但是我不明白预测实际上是如何使用经过训
在 being unsuccessful in using decorators 之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用 pymc.stochastic_from_dist 为这个新
我正在尝试为计算域的四个边求解具有 Dirichlet 边界条件的 Poison 方程。众所周知，我应该使用 FFTW_RODFT00 来满足条件。但是，结果不正确。你能帮帮我吗？ #include
我现在正在通过 LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题建模方法来帮助从一组文档中提取主题。据我从下面的链接中了解到，这是一种无监督学习方法，可以使用提取的主题对每个文档进
我正在寻找一个多变量 GMM 的 C++ 实现，它使用基于 Gibbs 采样的方法来拟合/分类(而不是通常的基于 EM)，以便能够充分利用先验信息并添加在限制条件下。通常称为狄利克雷过程高斯混合模型或
我对“使用 Dirichlet 过程作为集群数量的先验分布的无限混合模型”的理解是，集群的数量由数据决定，因为它们会收敛到一定数量的集群。 此R 实现 https://github.com/jacob
我是一名优秀的程序员,十分优秀！