学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

PythonLDA主题模型算法应用

在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。 LDA模型的理解。 安装lda 在之前的帖子中,我介绍了使用pip和 virtualenwrapper安装Python包,请参阅帖子了解更多详细信息: 在Ubuntu 14.04上安装Python包 在Ubuntu 14.04 使用此方法,您应该在安装后得到类似的内容: $ pip show lda --- 名称:lda 版本:0.3.2 位置:/home/cstrelioff/.local/lib/python2.7/site-packages 选择模型 接下来,我们初始化并拟合LDA模型。要做到这一点,我们必须选择主题的数量(其他方法也可以尝试查找主题的数量,但对于LDA,我们必须假设一个数字)。

72810

LDA

('选择64维数字数据集') #线性判别嵌入数字数据集 print("计算线性判别嵌入") X2=X.copy() X2.flat[::X.shape[1]+1]+=0.01 t0=time() X_lda discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2).fit_transform(X2, y) plot_embedding(X_lda ,"线性判别嵌入数字数据集(时间 %.2fs)" %(time()-t0)) plt.show() 算法:LDA是基于线性方法的数据降维方法。

7220
  • 广告
    关闭

    热门业务场景教学

    个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程,多款云服务器20元起。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    PYTHON中进行主题模型LDA分析

    概率LDA主题模型的评估方法 使用未标记的数据时,模型评估很难。这里描述的指标都试图用理论方法评估模型的质量,以便找到“最佳”模型。 计算和评估主题模型 主题建模的主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。 package: from tmtoolkit.lda_utils import tm_lda # for constructing the evaluation plot: from tmtoolkit.lda_utils.common 无法使用Griffiths和Steyvers方法,因为它需要一个特殊的Python包(gmpy2) ,这在我运行评估的CPU集群机器上是不可用的。但是,“对数似然”将报告非常相似的结果。 (3)主题模型,alpha = 1 / k,beta = 1 /(10k) LDA超参数α,β和主题数量都相互关联,相互作用非常复杂。

    1.2K20

    主题模型LDA

    隐含狄利克雷分布Latent Dirichlet Allocation, LDA)是常见的主题模型 LDA 2003年,David M.Blei、Andrew Ng和Jordan I. Michael提出了隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 。 LDA得到了广泛使用 举例而言,在“狗”主题中,与该主题有关的字符,例如“狗”、“骨头”等词会频繁出现;在“猫”主题中,“猫”、“鱼”等词会频繁出现。 = lda_model[mm_corpus[doc_num]] # Prints the most likely Topic. (lda_model.print_topic(max(lda_vector, key=lambda item: item[1])[0])) print(documents[doc_num]) (4,

    84510

    文本主题模型之LDA(一) LDA基础

    ,以下简称LDA)。 注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结。文本关注于隐含狄利克雷分布对应的LDA。 1. LDA贝叶斯模型     LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块。在朴素贝叶斯算法原理小结中我们也已经讲到了这套贝叶斯理论。 在LDA模型中,我们需要先假定一个主题数目$K$,这样所有的分布就都基于$K$个主题展开。那么具体LDA模型是怎么样的呢?具体如下图: ? 如果你只是想理解基本的LDA模型,到这里就可以了,如果想理解LDA模型的求解,可以继续关注系列里的另外两篇文章。 (欢迎转载,转载请注明出处。

    92421

    LDA数学八卦-5】LDA 文本建模

    LDA模型 在 LDA 模型中, 上帝是按照如下的规则玩文档生成的游戏的 ? 我个人很喜欢LDA ,它是在文本建模中一个非常优雅的模型,相比于很多其它的贝叶斯模型, LDA 在数学推导上简洁优美。 关于 LDA 的相关知识,其实可以写的还有很多:如何提高 LDA Gibbs Sampling 的速度、如何优化超参数、如何做大规模并行化、LDA 的应用、LDA 的各种变体…… 不过我的主要目标还是科普如何理解标准的 LDA 模型。 — Richard Feynman LDA数学八卦 LDA-math 的汇总, “LDA数学八卦.pdf” 我整理贴出来了, 希望对大家理解 LDA 有帮助。

    71240

    python线性判别分析(LDA)小实例

    本文内容为《Python大战机器学习》参考书第一章线性模型的部分学习笔记 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html LDA原理的一些介绍 简单记忆:数据降维方式的一种 1, 2], [3, 4]] 引入线性判别模型、拟合、预测 from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis LDA = LinearDiscriminantAnalysis() LDA.fit(X_train,y_train) Out[18]: LinearDiscriminantAnalysis(n_components (X_train,y_train) Out[19]: 0.9732142857142857 LDA.predict(X_test) Out[20]: array([0, 0, 0, 0, 1, 1, marker=marker,\ label = "Label%d"%target) ax.legend(loc="best") fig.suptitle("Iris After LDA

    1.4K30

    lda模型小记

    lda模型是什么? lda模型是一个词袋模型,它认为一个文档由一组关键的词构成,这些词之间没有先后顺序,一篇文档可以有很多个主题,文档中的每个词都来自于这些主题中的其中一个。 lda模型又属于聚类模型。 什么是词袋模型? 词袋模型简单的把一个文档看做若干个词语组成,文档中的而每一个词可以出现不同的次数,这样每个词语出现的概率就不尽相同。 image.png LDA模型 当提出PLSA思想之后,贝叶斯的大佬们有出现了(出现的好及时),他们又说这个这个过程也归贝叶斯关,反正就是独立切随机相关balabala的,于是让PLSA的两个词袋模型 ,变成两个Bayes词袋模型,就是LDA

    53200

    独家 | 使用PythonLDA主题建模(附链接)

    (Non-negative matrix factorization,NMF) 在本文中,我们将重点讨论如何使用Python进行LDA主题建模。 具体来说,我们将讨论: 什么是潜在狄利克雷分配(LDA, Latent Dirichlet allocation); LDA算法如何工作; 如何使用Python建立LDA主题模型。 图片来源:Christine Doig 如何使用Python建立LDA主题模型 我们将使用Gensim包中的潜在狄利克雷分配(LDA)。 首先,我们需要导入包。 https://towardsdatascience.com/end-to-end-topic-modeling-in-python-latent-dirichlet-allocation-lda-35ce4ed6b3e0 url=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fend-to-end-topic-modeling-in-python-latent-dirichlet-allocation-lda

    1.5K21

    Using LDA for classification使用LDA线性判别分析来分类

    线性判别分析LDA企图拟合多条联合特征为一条线来预测输出变量。 Create an LDA object to fit and predict the class labels. 4. LDA对象来拟合和预测分类标签 4、给出一个例子来讲述如何使用LDA降维 How to do it…如何做 In this example, we will perform an analysis similar So, now that we have our dataset, let's fit the LDA object:令人惊讶的,所以,现在我们有了数据集,让我们拟合LDA对象 import pandas as pd from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA lda = LDA() lda.fit

    41020

    LDA—基础知识

    一、简介 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. 一篇文档可以包含多个主题,文档中的每个词都是由某个主题生成的,LDA给出文档属于每个主题的概率分布,同时给出每个主题上词的概率分布。 LDA是一种无监督学习,在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都有应用。

    60910

    LDA—主题模型

    三、LDA 2.1 Unigram Model 假设我们的词典中一共有 V 个词,Unigram Model就是认为上帝按照下面游戏规则产生文本的。 2.4 LDA 对于 PLSA 模型,贝叶斯学派表示不同意,为什么上帝只有一个 doc-topic 骰子,为什么上帝只有固定 K 个topic-word骰子? 所以 LDA 游戏规则为: 添加描述 假设我们训练语料有 M 篇 doc,词典中有 V 个word,K个topic。对于第 m 篇文档有 Nm 个词。 LDA的概率图模型表示如图2.4所示。 图2.4 1.

    81130

    LDA人脸识别

    predict_image",predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA

    12410

    Working with QDA – a nonlinear LDA使用QDA-非线性的LDA

    If we look back at the LDA recipe, we can see large changes as opposed to the QDA object for class 0 如你所见,整体上是等同的,如果我们看一下上一部分的LDA,我们能看到很大不同与QDA对象截然不同的0分类和很小不同的1分类。

    31420

    基于LDA的文本主题聚类Python实现

    LDA简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。 LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。 具体推导可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31470216 Python范例 使用到的库:jieba, gensim 为了使生成结果更精确,需要构造新词,停用词和同义词词典 Python import jieba import jieba.posseg as jp from gensim import corpora, models # Global Dictionary 需要注意的是,LDA模型是个无监督的聚类,每次生成的结果可能不同。

    2.1K20

    独家 | 利用Python实现主题建模和LDA 算法(附链接)

    标签:LDA 算法 主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是主题模型的一个示例,用于将文档中的文本分类为特定的主题。 使用gensim.models.LdaMulticore训练LDA模型并将其保存到“lda_model’ ? 利用TF-IDF 运行LDA ? ? 图4 现在,你能用每个主题中的单词及其相应的权重来区分不同的主题吗? 评估利用LDA词袋模型对样本文档进行分类的效果 检查将测试文件归为哪一类。 ? 参考资料: https://www.udacity.com/course/natural-language-processing-nanodegree--nd892 原文标题: 利用Python实现主题建模和 LDA 算法 原文链接: https://towardsdatascience.com/topic-modeling-and-latent-dirichlet-allocation-in-python-

    1.2K10

    python主题LDA建模和t-SNE可视化

    例如,我对C ++和Python包装器以及Python sklearn版本进行了比较,发现前者在矩阵转换速度方面通常快3倍: 环境 15-inch MacBook Pro, macOS Sierra 2.2 GHz Intel Core i7 processor 16 GB 1600 MHz DDR3 memory 1.将10,000 x 50矩阵转换为10,000 x 2 C ++和Python real 1m2.662s user 1m0.575s sys 0m1.929s Python sklearn real 3m29.883s user 2m22.748s sys 1m7.010s 2 .将20,000 x 50矩阵转换为20,000 x 2 C ++和Python real 2m40.250s user 2m32.400s sys 0m6.420s Python sklearn real = tsne_model .fit_transform(X_topics) 可视化组及其关键字 现在,我们已准备好使用流行的Python可视化库散景来可视化新闻组和关键字。

    69231

    LDA处理文档主题分布

    这篇文章主要是讲述如何通过LDA处理文本内容TXT,并计算其文档主题分布。 在了解本篇内容之前,推荐先阅读相关的基础知识: LDA文档主题生成模型入门 结巴中文分词介绍 爬取百度百科5A景点摘要并实现分词 使用scikit-learn计算文本TF-IDF值 一、完整程序 from vectorizer.build_analyzer() weight = X.toarray() print(weight) import numpy as np import lda # 训练模型 model = lda.LDA(n_topics = 2, n_iter = 500, random_state = 1) model.fit(np.asarray 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0] [0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0] [1 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]] (四)主题-词分布 lda.LDA

    88730

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券