GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...用于自动下载GEO数据，并读取到R环境中；limma是一个经典的差异分析软件，用于执行差异分析。...在网页上可以看到GEO2R的按钮，点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外，GEO2R还提供了一些简单的数据可视化功能。 1....第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法，第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换，第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息，是基于客户提供的supplement file
图片链接： https://pixabay.com/en/golden-gate-bridge-women-back-1030999/ 在优秀的词嵌入方法出现之前，潜在语义分析模型（LSA）和文档主题生成模型...阅读以下文章，你会了解以下内容： 潜在语义分析模型（LSA） 文档主题生成模型（LDA） 主旨概要 潜在语义分析（LSA） 2005年Jerome Bellegarda将LSA模型引入自然语言处理任务...LSA模型的目的是对分类任务降维。其主要思想是具有相似语义的词会出现在相似的文本片段中。在自然语言处理领域，我们经常用潜在语义索引（LSI）作为其别名。 首先，我们用m个文档和n个词作为模型的输入。...主旨概要 要获取完整代码，请访问我的github仓库（https://github.com/makcedward/nlp/blob/master/sample/nlp-lsa_lda.ipynb）。...而高维能解决该问题，但会消耗更多地资源 关于我 我是工作在湾区的一名数据科学家。我的主要研究方向是数据科学和人工智能，尤其是自然语言处理和平台相关的。
例如，想要确定改进之处的公司可以进行一项调查，要求用户对他们的服务进行评级，并解释每个评级。主题模型可以通过将信息归类到诸如“评级较低的最常见原因”这样的主题来快速跟踪这种分析。...潜在语义分析(LSA) 潜在语义分析(LSA)的目的是利用词语周围的上下文，以捕获隐藏的概念或主题。LSA最初是用在语义检索上，为了解决一词多义和一义多词的问题。...（2）对词汇-文本矩阵进行奇异值分解。 （3）对SVD分解后的矩阵进行降维 （4）使用降维后的矩阵构建潜在语义空间 利用余弦相似度法，SVD矩阵可以用来寻找相似的主题和文档。...概率潜在语义分析(pLSA) 概率潜在语义分析(PLSA)模型其实是为了克服潜在语义分析(LSA)模型存在的一些缺点而被提出的。...而寻求概率意义上的解释则是贝叶斯推断的核心思想之 一。引入概率潜在语义分析(pLSA)，用概率模型代替奇异值分解(SVD)来解决LSA中的表示问题。 pLSA用概率表示TF-IDF矩阵中的每个条目。
相信这也是各位数据科学爱好者常用的各项技术，希望可以帮大家理清思路和对这些算法有更进一步的认识。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...Embeddings） 潜在语义分析 计算机视觉中的线性代数 图像用张量表示 卷积与图像处理 自然语言处理（NLP） 由于过去18个月自然语言处理（NLP）取得的各项重大突破，NLP是目前数据科学领域最热门的领域...潜在语义分析（LSA） 当你听到这组词语时- “王子，王室，国王，贵族”，你首先想到的是什么？这些不同的词几乎都是同义词。...主题模型输出多种主题，以及它们在每个文档中的分布与它包含的各种单词的频率。 潜在语义分析（LSA）或潜在语义索引是主题建模的技术之一。它也是奇异值分解（SVD）的另一种应用。 潜在意味着'隐藏'。...每个图像可以被认为是由三个2D矩阵表示，相对应每个R，G和B通道各一个。R通道中的像素值0表示红色的零强度，255表示红色的全强度。
的文档数量。 BM25 算法是对 TF-IDF 算法的优化，在词频的计算上，BM25 限制了文档 ? 中关键词 ? 的词频对评分的影响。为了防止词频过大，BM25 将这个值的上限设置为 ?...根据 TextRank 的计算公式对每个节点的值进行计算，直至收敛。 对节点的 TextRank 的值进行倒叙排序，获取前 ? 个词作为关键词。...LSA, PLSA, LDA & HDP 潜在语义分析（LSA, Latent Semantic Analysis） 的核心思想是将文本的高维词空间映射到一个低维的向量空间，我们称之为隐含语义空间。...的共现情况（例如：词频）： ? 利用奇异值分解： ? 取最大的 ? 个奇异值，则可以得到原始矩阵的近似矩阵： ? 在处理一个新的文档时，可以利用下面的公式将原始的词空间映射到潜在语义空间： ?...如果需要从语义的角度获取相似度，则可以利用表示学习对需要比对的文本进行表示，在通过语义向量之间的相似程度来衡量原始文本之间的相似度，详情可参见上文。 短文本 v.s.
涵盖主成分分析（PCA）与奇异值分解（SVD）背后的线性代数知识。相信这也是各位数据科学爱好者常用的各项技术，希望可以帮大家理清思路和对这些算法有更进一步的认识。...Embeddings） 潜在语义分析 计算机视觉中的线性代数 图像用张量表示 卷积与图像处理 自然语言处理（NLP） 由于过去18个月自然语言处理（NLP）取得的各项重大突破，NLP是目前数据科学领域最热门的领域...潜在语义分析（LSA） 当你听到这组词语时- “王子，王室，国王，贵族”，你首先想到的是什么？这些不同的词几乎都是同义词。...潜在语义分析（LSA）或潜在语义索引是主题建模的技术之一。它也是奇异值分解（SVD）的另一种应用。 潜在意味着'隐藏'。正如其名称一样，LSA试图通过利用单词周围的上下文从文档中捕获隐藏的主题。...每个图像可以被认为是由三个2D矩阵表示，相对应每个R，G和B通道各一个。R通道中的像素值0表示红色的零强度，255表示红色的全强度。 然后，对应到图像中，则每个像素值是三个通道中相应值的组合： ?
度量学习的目标是优化反映当前问题的领域特定概念的距离函数。 度量学习的算法会随着维数线性伸缩（高维数据），允许对学习度量进行有效的优化、存储和评估。...本文的技术贡献是计算两类结构化低参数矩阵的问题公式和结果算法：低秩表示和对角加低秩表示。低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。...这个距离将数据投影到低维因子空间中，并且两个示例之间的结果距离是它们的投影之间的距离。我们的低阶方法可以看作是半监督的。LSA的变体是非常适合于需要更高召回的应用程序。...因此，即使A和C在上下文上是相似的，模型也不反映它们的相似性。 本文中，我们提出了潜在因素模型，其根据对象的上下文或底层主题来表示对象来工作。...常用的一类潜在因素模型，如潜在语义分析（LSA）是由d×k投影矩阵R参数化的模型。函数可以表示为：f(x)=RTx。
本文将通过拆解LSA的原理及代码实例来讲解如何运用LSA进行潜在语义分析。 介绍 你有没有去过那种运营良好的图书馆？我总是对图书馆馆员通过书名、内容或其他主题保持一切井井有条的方式印象深刻。...潜在语义分析（LSA）概述 4. 在Python中实现LSA 数据读取和检查 数据预处理 文档-词项矩阵（Document-Term Matrix） 主题建模 主题可视化 5....潜在语义分析（LSA）概述 所有语言都有自己的错综复杂和细微差别，比如一义多词和一词多义，这对机器而言很难捕捉（有时它们甚至也被人类误解了！）。 例如，如下两个句子： 1....但是，机器并不能捕捉到这个概念，因为它不能理解单词的上下文。这就是潜在语义分析（LSA）发挥作用的地方，它可以利用单词所在的上下文来捕捉隐藏的概念，即主题。 因此，简单地将单词映射到文档并没有什么用。...我们的LSA模型做得很好。可以任意改变UMAP的参数来观察其对图像的影响。 可在此找到本文的完整代码。 LSA的优缺点 如上所述，潜在语义分析非常有用，但是确实有其局限性。
度量学习的目标是优化反映当前问题的领域特定概念的距离函数。 度量学习的算法会随着维数线性伸缩（高维数据），允许对学习度量进行有效的优化、存储和评估。...本文的技术贡献是计算两类结构化低参数矩阵的问题公式和结果算法：低秩表示和对角加低秩表示。低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。...这个距离将数据投影到低维因子空间中，并且两个示例之间的结果距离是它们的投影之间的距离。我们的低阶方法可以看作是半监督的。LSA的变体是非常适合于需要更高召回的应用程序。...因此，即使A和C在上下文上是相似的，模型也不反映它们的相似性。 本文中，我们提出了潜在因素模型，其根据对象的上下文或底层主题来表示对象来工作。...常用的一类潜在因素模型，如潜在语义分析（LSA）是由d×k投影矩阵R参数化的模型。函数可以表示为：f(x)=RTx。考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离： ? 其中： ?
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。...24）PLSA Latent Semantic Analysis (LSA)标准潜在语义分析，LSA的基本思想就是，将document从稀疏的高维Vocabulary空间映射到一个低维的向量空间，我们称之为隐含语义空间...；6）SVD的计算复杂度很高，而且当有新的文档来到时，若要更新模型需重新训练；7）维数的选择是ad-hoc的； pLSA（ProbabilisticLatent Semantic Analysis）概率潜在语义分析是基于双模式和共现的数据分析方法延伸的经典的统计学方法...概率潜在语义分析与标准潜在语义分析的不同是，标准潜在语义分析是以共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自LCM的混合矩阵分解。...考虑到word和doc共现形式，概率潜在语义分析基于多项式分布和条件分布的混合来建模共现的概率。所谓共现其实就是W和D的一个矩阵，所谓双模式就是在W和D上同时进行考虑。
聚类算法目前用于： 市场细分(顾客类型，忠诚度) 合并地图上邻近的点 图像压缩 分析和标注新的数据 检测异常行为 常见算法： K均值聚类 Mean-Shift DBSCAN 聚类是在没有事先标注类别的前提下来进行类别划分...好比你记不住所有袜子的颜色时照样可以对袜子进行分类。聚类算法试图找出相似的事物(基于某些特征)，然后将它们聚集成簇。那些具有很多相似特征的对象聚在一起并划分到同一个类别。...Dirichlet allocation, LDA) 潜在语义分析( Latent Semantic Analysis ,LSA, pLSA, GLSA), t-SNE (用于可视化) 早年间，“硬核...潜在语义分析(LSA)就是搞这个事情的，LSA基于在某个主题上你能看到的特定单词的频次。比如说，科技文章中出现的科技相关的词汇肯定更多些，或者政治家的名字大多是在政治相关的新闻上出现，诸如此类。...“潜在语义”(latent semantic)。
LSA 潜在语义分析（LSA）是主题建模的基础技术之一。其核心思想是把我们所拥有的文档-术语矩阵分解成相互独立的文档-主题矩阵和主题-术语矩阵。 第一步是生成文档-术语矩阵。...方法快速且高效，但它也有一些主要缺点： 缺乏可解释的嵌入（我们并不知道主题是什么，其成分可能积极或消极，这一点是随机的） 需要大量的文件和词汇来获得准确的结果 表征效率低 PLSA pLSA，即概率潜在语义分析...这个新参数化方法非常有趣，因为我们可以发现 pLSA 模型和 LSA 模型之间存在一个直接的平行对应关系： ?...主题 A，5% 主题 B，90% 主题 C 如果从这个狄利克雷分布中绘制一个随机概率分布，并对单个主题上的较大权重进行参数化，我们可能会得到一个与混合 X、Y 或 Z 非常相似的分布。...在 pLSA 中，文档概率是数据集中的一个固定点。如果没有看到那个文件，我们就没有那个数据点。然而，在 LDA 中，数据集作为训练数据用于文档-主题分布的狄利克雷分布。
只要是存在的事物都可以用它来分类：对图片中的植物按形状归类，对文档按类别归类等。 SVM背后的思想很简单——它试图在数据点之间绘制两条线，并尽可能最大化两条线之间的距离。...好比你记不住所有袜子的颜色时照样可以对袜子进行分类。聚类算法试图找出相似的事物(基于某些特征)，然后将它们聚集成簇。那些具有很多相似特征的对象聚在一起并划分到同一个类别。...Dirichlet allocation, LDA) 潜在语义分析( Latent Semantic Analysis ,LSA, pLSA, GLSA), t-SNE (用于可视化) 早年间，“硬核...潜在语义分析(LSA)就是搞这个事情的，LSA基于在某个主题上你能看到的特定单词的频次。比如说，科技文章中出现的科技相关的词汇肯定更多些，或者政治家的名字大多是在政治相关的新闻上出现，诸如此类。...“潜在语义”(latent semantic)。
在某些情况下，主题建模可以与主题分类一起使用，首先进行主题建模以检测给定文本中的主题，并将每个记录标记为其对应的主题。然后，使用这些标记的数据来训练分类器并对未知数据执行主题分类。...在阅读本文的同时，我鼓励你查看我的GitHub上的Jupyter笔记本以获取完整的分析和代码。...评分列包括评分分数，可用于主题分类，将未知评论分类为积极的、消极的或中性的。这超出了本文的范围，但如果你对主题分类感兴趣，可以查看下面的文章。...为了找到迪士尼乐园评论数据集的主题，我们使用了潜在狄利克雷分配（LDA），这是一种概率主题建模方法，假设主题可以表示为文本语料库中单词的分布。...虽然我们只涵盖了LDA技术，但还有许多其他可用于主题建模的技术。例如，潜在语义分析（LSA）、非负矩阵分解、Word2vec等。
SVD 场景 信息检索-隐形语义检索（Lstent Semantic Indexing, LSI）或 隐形语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA） 隐性语义索引：矩阵...= 文档 + 词语 是最早的 SVD 应用之一，我们称利用 SVD 的方法为隐性语义索引（LSI）或隐性语义分析（LSA）。...在用户没有评级的所有物品中，对每个物品预计一个可能的评级分数。这就是说：我们认为用户可能会对物品的打分（这就是相似度计算的初衷）。 对这些物品的评分从高到低进行排序，返回前N个物品。...开发流程 收集 并 准备数据 def loadExData3(): # 利用SVD提高推荐效果，菜肴矩阵 """ 行：代表人 列：代表菜肴名词 值：代表人对菜肴的评分...itemScores.append((item, estimatedScore)) # 按照估计得分，对该列表进行排序并返回。
通过减少这样的数据的维数，我们实际上将输入矩阵压缩为两个小得多的矩阵。 潜在语义分析 出于本文的目的，我们只需要知道SVD生成输入矩阵的低秩近似。 像这样使用SVD称为潜在语义分析（LSA）。...= numpy.argpartition(scores, -N)[-N:] return sorted(zip(best, scores[best]), key=lambda x: -x[1]) 潜在语义分析之所以得名...，是因为在对矩阵进行分解之后，可以输入数据中潜在的隐藏结构 - 这可以被认为是揭示输入数据的语义。...LSA 类似于LSA的'Arcade Fire'： ? 虽然LSA成功地概括了我们数据的某些方面，但这里的结果并不是那么好。...第一个挑战是有效地进行这种因式分解：通过将未知数视为负数，天真的实现将查看输入矩阵中的每个条目。由于此处的维度大约为360K乘300K - 总共有超过1000亿条目要考虑，而只有1700万非零条目。
一、潜在语义索引的提出 潜在语义索引(LSI)，又称为潜在语义分析(LSA)，是在信息检索领域提出来的一个概念。...所以提出了潜在语义索引的方法，利用SVD降维的方法将词项和文本映射到一个新的空间。...这样，我们便将原来的空间映射到了新的 ? 维空间。 我们对一个具体的问题进行处理： ?...我们对其进行奇异值分解，得到的 ? 矩阵为： ? 我们取 ? 的值为2， ? 的值即为我们要隐射的空间，此时左奇异向量 ? 为： ?...表示的是词和文章的相关关系。 三、实验的仿真 对于“《数学之美》拾遗——TF-IDF”中的数据： ? 进行奇异值分解，分解完的三个矩阵分别为： ? ? ?
之前的Brainspace开创了一种称为潜在语义分析（LSA）的自然语言处理方法，它为现公司提供了一种更简单的方法来筛选数百万个文档，并使其具有意义。...比如在诉讼中，调查人员有时需要对数千个电子邮件线程进行排序，并且在使用代码字和混淆时跟踪犯罪可能很困难。 虽然LSA至少已经开发了几十年，但它有一些局限性。...Brainspace重新设计了LSA方法，使其可以大规模工作，并将算法应用于TB级数据。今天，该软件被大多数主要咨询公司使用。...在今年早些时候离开Brainspace之后，Copps说他的下一步行动必须是正确的。对于这个新的合资企业，Copps说目前竞争对手还很少。...我们正在应用AI来理解对象如何相互作用，并提取意义。”
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