LDA数据降维第7页

projectLSI：将你的单细胞或bulk转录组数据映射到参考数据集中

projectLSI包利用termfrequency–inversedocumentfrequency(TF-IDF)transformationandlatentsemanticindexing(LSI)算法进行数据降维转换

Davey1220·2023-08-20 06:16

sklearn与机器学习系列专题之降维（二）一文弄懂LDA特征筛选&降维

目录1.PCA算法优缺点2.LDA算法简介3.枯燥又简洁的理论推导4.python实战LDA5.下篇预告1.PCA算法优缺点在上一篇推文中，我们详解了PCA算法。

象牙塔小明·2023-08-19 13:46

机器学习---线性判别分析

1.基本思想线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典算法，1936

三月七꧁ ꧂·2023-08-19 11:35

有趣有用的PCA

原创：hxj7PCA是数据降维的经典方法，本文给出了一个将PCA用于图片压缩的例子，并探索了标准化处理（normalization）对PCA的影响。文末还讨论了PCA推导第一主成分的过程。

生信了·2023-08-17 20:06

[机器学习]特征工程：主成分分析

主成分分析1、简介主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转化为低维表示，同时保留数据的主要特征。

逐梦苍穹·2023-08-16 21:04

【Sklearn】基于线性判别法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:09

主题模型分析-【LDA】

主题模型分析的典型代表就是本篇文章将要介绍的隐含迪利克雷分布，也就是LDA。假设我们有一个文档或者新闻的集合，我们想将他们分类为主题。

释怀°Believe·2023-08-14 14:12

线性判别分析LDA原理总结

这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA）做一个总结。

魏榆小生·2023-08-14 04:23

LDA主题建模——基于鸿星尔克微博热搜评论

目录项目背景项目步骤一、评论数据准备二、使用步骤1.将评论以日为单位合并2.导包3.TF-IDF提取关键词4.Word2Vec词向量训练5.LDA模型评估指标与最佳主题数的选取三、结果可视化和分析项目背景在

二元方程·2023-08-13 22:55

lda主题模型困惑度_LDA主题建模中主题数的确定——基于困惑度与主题一致性

LDA主题建模中主题数的确定——基于困惑度与一致性前言1.首先是导入包2.分词3.复杂性和一致性4.绘制Perplexity-Coherence-Topic折线图5.依据困惑度和一致性评价结果进行主题建模前言最近在

Yutin俞廷·2023-08-13 22:55

困惑度、主题一致性，lda模型找出主题相关词

困惑度perplexity：句子的概率的倒数。如果句子的概率越大，说明这句话越符合人话的规律，即p（句子），pp困惑度越小。模型对该句子就越不困惑。通俗一点解释下就是，困惑度表示的对于一篇文章来说，我们有多不确定它是属于某个主题的。即主题的个数越多，模型的困惑度就越低，但是注意一点，当主题数很多的时候，生成的模型往往会过拟合，所以不能单纯依靠困惑度来判断一个模型的好坏。这时候我们的另一个判断标准就

stay_foolish12·2023-08-13 22:54

lda sklearn实现

scikit-learnLDALDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中主要参数n_components:即我们的隐含主题数,需要调参。的大小取决于我们对主题划分的需求，比如我们只需要类似区分是动物，植物，还是非生物这样的粗粒度需求，那么值可以取的很小，个位数即可。如果我们的目标是类似区分不同的动物以及不同的植物，不同的非

kity_8322·2023-08-12 20:43

主题模型之PLSA

上一篇文章介绍了文本建模之UnigramModel，但这个模型太过于简略，本篇文章介绍PLSA(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis,概率化的潜在语义分析)1.jpg参考：靳志辉，《LDA

LittleSasuke·2023-08-12 10:10

基于Tomotopy构建LDA主题模型（附案例实战）

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录Tomotopy简介Tomotopy的性能实战案例1.加载数据2.中文分词3.确定主题数K4.训练模型5.可视化6.预测补充：指定主题特征词文末推荐Tomotopy简介tomotopy是tomoto（主题建模工具）的Python扩展，它是用C++编写的

艾派森·2023-08-11 04:18

基于TF-IDF+TensorFlow+词云+LDA 新闻自动文摘推荐系统—深度学习算法应用（含ipynb源码）+训练数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境方法一方法二模块实现1.数据预处理1）导入数据2）数据清洗3）统计词频2.词云构建3.关键词提取4.语音播报5.LDA

小胡说人工智能·2023-08-10 09:25

数据挖掘_LDA主题模型详解_Python手把手实战

LDA主题模型Python实战1.文本数据读取2.文本预处理3.文本分词处理4.文本向量化5.LDA主题模型5.1模型构建5.2模型主题对应词语6.LDA定主题7.模型可视化8.模型可改善之处1.文本数据读取

math_gao·2023-08-09 06:53

主题模型LDA基础及公式推导

1.背景(1)gamma函数产生针对上述问题，欧拉将有限多项式的观察推广到无穷级数欧拉发现了gamma函数性质(2)LDA诞生①blei以PLSA为基础，加上贝叶斯先验，诞生了LDA算法。

Bug型程序员·2023-08-08 14:30

数据降维并使用K-Means法聚类

我对随机选择的30个国家和2017年所有国家的数据进行了主成分分析，并将多维的包括总分排名（排名或许要删除再计算->已删除)及12大指标的数据降维为二维数据，随后使用K-Means法进行聚类分析后得出分类以及散点图图像

绍重先·2023-08-07 11:27

深入解析人脸识别技术：原理、应用与未来发展

人脸识别技术：从原理到应用引言人脸识别技术的重要性和应用领域人脸识别的基本原理图像采集与预处理特征提取与表征数据匹配与比对传统人脸识别方法主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）小波变换在人脸识别中的应用深度学习与人脸识别卷积神经网络

wml_JavaKill·2023-08-07 08:42

SVD简化数据

把矩阵拆解成3个子矩阵svd(mat)=U*sigma*VT1.2sigma仅对角线有数据的矩阵对角线数据的和代表矩阵的能量对角线数据由大到小排列前i个和>=80%，则原始数据可有n维降维i维1.3应用方法数据降维

英雄史诗·2023-08-05 09:01

《学术小白的学习之路 09》基于困惑度和余弦相似度确定LDA最优主题数

一、第一种基于困惑度1.1导入文本fromgensimimportcorpora,modelsdefldamodel(num_topics):cop=open(r'C:\Users\N\Desktop\senti_data(负).csv',encoding='gb18030')train=[]forlineincop.readlines():line=[word.strip()forwordinl

驭风少年君·2023-08-04 06:59

数据降维：主成分分析法

前言什么叫做主成分分析法，我们先看一张图椭圆的图，如果让你找一条线，使得椭圆上所有点在该线上映射的点最分散，保留下来的信息最多，你会怎么选择这条线？若是下图，会选择水平线，这是用一维的方式去尽可能多的表示二维的数据，那么多维的数据呢，是否可以用较低维的数据尽可能表示。m17如何用二维的平面去尽可能表示一个椭球面呢？m17思想主成分分析法是一种统计方式，简化数据的方式，是一种线性变换，把数据变换到新

我是任玉琢·2023-08-02 18:03

降维算法总结（超全！附代码）

附代码）一、为什么要进行数据降维?

SeafyLiang·2023-08-02 15:47

2019-01-22 可视化数据

1.数据降维来进行数据压缩2.数据降维来进行可视化数据，它可以帮助我们来开发高效的学习算法，前提是我们能更好地理解数据。

奈何qiao·2023-08-02 03:39

主成分分析

写进メ诗的结尾。·2023-08-01 12:33

机器学习之线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

1线性判别分析介绍1.1什么是线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，也称"Fisher判别分析"。

智慧医疗探索者·2023-07-27 07:11

流形学习

数据降维问题在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。

xiaofeilongyu·2023-07-26 16:56

数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

应用：数据降维、Eigenfaces、PCA-SIFTCCA(CanonicalCorrelationAnalysis)：无监督学习，对两组变量降维，找到一个最优相关子空间进行相关性分析。

liuz_notes·2023-07-26 12:45

【数据挖掘】PCA/LDA/ICA：A成分分析算法比较

一、说明在深入研究和比较算法之前，让我们独立回顾一下它们。请注意，本文的目的不是深入解释每种算法，而是比较它们的目标和结果。如果您想了解更多关于PCA和ZCA之间的区别，请查看我之前基于numpy的帖子：PCA美白与ZCA美白：2D视觉效果白化数据的过程包括转换，使得转换后的数据具有单位矩阵作为...towardsdatascience.com二、各类降维模型概念2.1PCA：主成分分析PCA是一

无水先生·2023-07-26 12:44

机器学习概念

文章目录一、机器学习概念1.机器学习基本概念2.基于规则的学习3.基于模型学习4.机器学习数据集描述二、机器学习分类1.监督学习1.1分类问题1.2回归问题2.无监督学习2.1聚类问题2.2数据降维3.

加油吶·2023-07-26 07:34

【主成分分析（PCA）】

主成分分析（PCA）是一种广泛使用的数据降维技术，它通过将原始数据转换为新的低维空间，保留最重要的信息，从而使得数据分析更加高效。

武帝为此·2023-07-26 07:00

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录1.算法理论概述1.1、MNIST手写数字数据库1.2、SVM算法1.3、LDA算法1.4、决策树算法2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述基于

简简单单做算法·2023-07-25 15:31

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis）

PCA是实现数据降维的一种算法。正如其名，假设有一份数据集，每条数据的维度是D，PCA通过分析这D个维度的前K个主要特征(这K个维度在原有D维特征的基础上重新构造出来，且是全新的

智慧医疗探索者·2023-07-24 16:25

基于LDA的舆情分析项目

基于LDA和baidu-aip的舆情分析项目-腾讯云开发者社区-腾讯云概述本文主要分为数据获取（微博爬虫）、文本分析（主题抽取、情感计算）。

四月天03·2023-07-24 07:46

基于LDA主题模型文本分类

一、LDA整体思想LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。

四月天03·2023-07-24 07:46

数学建模-数据的处理

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记数据的准备数据获取数据处理缺失值处理噪音过滤数据集成数据归约数据变换标准化离散化数据统计基本描述性统计分布描述性统计数据可视化数据降维主成分分析（PCA

容艾·2023-07-23 12:59

深度挖掘学习之基于特征选择的降维方法

数据降维也被称为数据规约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。一种典型的数据降维思路

皮皮杂谈·2023-07-23 07:33

【机器学习算法】奇异值分解(SVD)

文章目录奇异值分解(SVD)1.理论部分1.1特征分解(ED)1.2奇异值分解(SVD)求解U和V求解Σ2.应用部分2.1图像压缩2.2图像数据集成分分析2.3数据降维(PCA的一种解法)Reference

helton_yan·2023-07-22 08:04

【机器学习算法】主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)PCA(PrincipalComponentAnalysis)是实现数据降维的一种算法。

helton_yan·2023-07-22 08:03

主题模型大全LSA PLSA LDA HDP lda2vec

主题模型LSAPLSALDAHDP-LDAlda2vec引用近期文章更新预告主题模型所有主题模型都基于相同的假设：每个文档包含多个主题每个主题包含多个单词LSA将文章X单词矩阵进行SVD分解，分解为文章（句子）X主题、主题X主题、主题X单词单个矩阵，其中文章（句子）X主题作为文章（句子）向量。PLSAimgd和w是已经观测到的变量，而z是未知的变量（主题），和LSA的矩阵分解是对应的。最大的矩形里

无数据不智能·2023-07-19 08:16

Fortran lapck求数组的逆矩阵

矩阵的大小integer::info,lda,lwork,iinteger::ipiv(N)complex*16::A(N,N),inv_A(N,N),work(N*N)inv_A=A!

空花缱绻三分·2023-07-18 00:22

Fortran lapack求数组的特征值，特征向量

callzgeev('V','V',n,arr,lda,w,vl,ldvl,vr,ldvr,work,lwork,rwork,info)这个函数是求矩阵的特征值，且结果是双精度复数的情况，具体可以查MKL

空花缱绻三分·2023-07-18 00:50

PCA算法原理及实现

众所周知，PCA(principalcomponentanalysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。

Wang_AI·2023-07-17 09:43

Matlab实现PCA算法（附上多个完整仿真源码）

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，可以将高维数据转化为低维数据，并保留数据的主要特征。在机器学习和数据分析中，PCA被广泛应用于特征提取、数据可视化和模型训练等领域。

YOLO数据集工作室·2023-07-16 20:55

在线作图丨数据降维方法①——主成分分析PCA

Q：PCA是什么？主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。PCA降维的目的，就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上

维凡生物·2023-07-16 07:45

【NLP入门教程】二十一、主题模型（LDA）

专栏地址：【NLP入门教程】当谈到主题模型时，最常用且广泛应用的模型之一就是LatentDirichletAllocation（潜在狄利克雷分配，简称LDA）。

晨星同行·2023-07-16 01:17

图像特征检测(python代码实例)

实验所需的图片用下面这俩就可以box.pngbox_in_scene.pngSIFTSIFT描述子最大的问题在于计算量大、效率不高,不利于后面的特征点匹配.事实上,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.因而可以用PCA、LDA

ZATuTu丶·2023-07-15 22:32

PCA主成分分析（PCA降维）

数据降维在数据挖掘和信号处理以及机器学习等任务中都有广泛的应用，是对输入数据进行预处理的常用手段，其目的在于从高维的输入数据中找出能够代表

褪色的博客·2023-07-15 22:52

Python数据分析案例14——文本计算TF-IDF值和LDA主题模型

本次案例教大家怎么进行文本的TF-idf值的计算，并且使用这个相应的词向量进行LDA文本主题模型的构建，然后画出每个主题的重要词汇的词云图。任何文本数据，只要是很多条文本，都能进行上面的建模操作。

阡之尘埃·2023-07-14 22:16

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