在scikit-learn网站上有一个k-means应用于文本挖掘的例子。感兴趣的摘录如下: original_space_centroids = svd.inverse_transform(km.cluster_centersfor ind in order_centroids[i, :10]: print()我的第一个问题
参考: 1)应用直方图均衡化来得到histo_equalized_image=histeq(MyGrayImage)。因此,可以在一定程度上处理大强度变化。2)在histo_equalized_image上应用svd逼近。但在此之前,我应用了svd分解([L D R]=svd(histo_equalized_image)),然后使用这些奇异值使导出的图像J=L*power(D, i)*R,其中i在</e
我正在尝试对经过一些文本处理(最终目标是执行潜在语义分析)获得的矩阵(3241x 12596)应用奇异值分解( SVD ),我不能理解为什么会发生这种情况,因为我的64位机器有16 of的RAM。\SVD.py", line 985, in <module> File ".\SVD.py", line 985, in <module>
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