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PythonLDA主题模型算法应用

在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDAlda Python安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法理论基础。 LDA模型理解。 安装lda 在之前帖子中,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 所以,就是这样,lda已经安装好了。让我们一起完成随包提供示例。 一个例子 lda github存储库中示例查看路透社新闻发布语料库 - 让我们复制一下并添加一些细节以更好地了解正在发生事情。

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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。 简而言之,LDA背后思想是,每个文档可以通过主题分布来描述,每个主题可以通过单词分布来描述。 LDA算法如何工作? LDA由两部分组成: 我们已知属于文件单词; 需要计算属于一个主题单词或属于一个主题单词概率。 注意:LDA不关心文档中单词顺序。 图片来源:Christine Doig 如何使用Python建立LDA主题模型 我们将使用Gensim包中潜在狄利克雷分配(LDA)。 首先,我们需要导入包。

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    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是基于线性方法数据降维方法。

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

    QDA是一种一般化普遍技术,如二次回归。它是用一种简单一般化模型来考虑拟合更复杂模型,正如所有事情一样,当复杂问题出现,我们使得我们生活更加艰难。 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,如果我们看一下上一部分LDA,我们能看到很大不同与QDA对象截然不同0分类和很小不同1分类。 我们只要使用手边价格用于分类is_higher.我们假设最近价格log-normally分布。 为了计算每个类相似性,我们需要为每一个分类训练集和测试集生成近似的分组,作为对下一章预览,我们使用內建交叉验证方法。

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    PYTHON中进行主题模型LDA分析

    然而,由于主题建模通常需要预先定义一些参数(首先是要发现主题ķ数量),因此模型评估对于找到给定数据“最佳”参数集是至关重要。 概率LDA主题模型评估方法 使用未标记数据时,模型评估很难。 计算和评估主题模型 主题建模主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。 package: from tmtoolkit.lda_utils import tm_lda # for constructing the evaluation plot: from tmtoolkit.lda_utils.common 由于我们有26个不同值ks,我们将创建和比较26个主题模型。请注意,还我们alpha为每个模型定义了一个参数1/k(有关LDAα和测试超参数讨论,请参见下文)。 无法使用Griffiths和Steyvers方法,因为它需要一个特殊Python包(gmpy2) ,这在我运行评估CPU集群机器上是不可用。但是,“对数似然”将报告非常相似的结果。

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    基于LDA文本主题聚类Python实现

    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)中潜藏主题信息。 具体推导可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31470216 Python范例 使用到库: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 =2) # 展示每个主题前5词语 for topic in lda.print_topics(num_words=5): print(topic) # 推断每个语料库中主题类别 print 可以看到,一共分成了两类,文本库中标题分别分成了0,1两类,即一个是体育类,一个是科技类。 需要注意是,LDA模型是个无监督聚类,每次生成结果可能不同。

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    主题模型LDA

    隐含狄利克雷分布Latent Dirichlet Allocation, LDA)是常见主题模型 LDA 2003年,David M.Blei、Andrew Ng和Jordan I. LDA得到了广泛使用 举例而言,在“狗”主题中,与该主题有关字符,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。 该案例使用主题分析LDA模型将文章分成不同主题 载入数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gbk') = 45 # Returns Topic + Probability of Topic lda_vector = lda_model[mm_corpus[doc_num]] # Prints the (lda_model.print_topic(max(lda_vector, key=lambda item: item[1])[0])) print(documents[doc_num]) (4,

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    文本主题模型之LDA(一) LDA基础

    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,如果大家需要了解这个LDA信息,参看之前写线性判别分析LDA原理总结。文本关注于隐含狄利克雷分布对应LDA。 1. LDA主题模型     前面做了这么多铺垫,我们终于可以开始LDA主题模型了。     我们问题是这样,我们有$M$篇文档,对应第d个文档中有有$N_d$个词。即输入为如下图: ?      我们目标是找到每一篇文档主题分布和每一个主题中词分布。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模型是怎么样呢? 现在问题是,基于这个LDA模型如何求解我们想要每一篇文档主题分布和每一个主题中词分布呢?      如果你只是想理解基本LDA模型,到这里就可以了,如果想理解LDA模型求解,可以继续关注系列里另外两篇文章。 (欢迎转载,转载请注明出处。

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    LDA数学八卦-5】LDA 文本建模

    LDA模型 在 LDA 模型中, 上帝是按照如下规则玩文档生成游戏 ? 后记 LDA 对于专业做机器学习兄弟而言,只能算是一个简单Topic Model。但是对于互联网中做数据挖掘、语义分析工程师,LDA 门槛并不低。 我个人很喜欢LDA ,它是在文本建模中一个非常优雅模型,相比于很多其它贝叶斯模型, LDA 在数学推导上简洁优美。 关于 LDA 相关知识,其实可以写还有很多:如何提高 LDA Gibbs Sampling 速度、如何优化超参数、如何做大规模并行化、LDA 应用、LDA 各种变体…… 不过我主要目标还是科普如何理解标准 — Richard Feynman LDA数学八卦 LDA-math 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。

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    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部分学习笔记 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html LDA原理一些介绍 简单记忆:数据降维方式一种 ,最常用数据降维方式是PCA(主成分分析) 数据集使用是鸢尾花数据 from sklearm.datasets import load_iris df = load_iris() print(df.DESCR 所以拆分数据时候需要指定stratify这个参数 使用help(train_test_split)查看帮助文档 运行帮助文档中例子 import numpy as np from sklearn.model_selection (X_test,y_test) Out[21]: 1.0 dir(LDA) 画图对拟合后结果进行展示 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d image.png 从上图可以看出经过判别分析后,三个品种鸢尾花能够很好区别开 numpy中函数需要进一步掌握 np.vstack() https://blog.csdn.net/csdn15698845876

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    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,文档中每个词都来自于这些主题中其中一个。 lda模型又属于聚类模型。 什么是词袋模型? 词袋模型简单把一个文档看做若干个词语组成,文档中而每一个词可以出现不同次数,这样每个词语出现概率就不尽相同。 这两个过程其实可以看做是词袋词袋,第一个词袋放是主题相关,第二个词袋是放词相关。这样得到文章就有很强内在关联性。 image.png LDA模型 当提出PLSA思想之后,贝叶斯大佬们有出现了(出现好及时),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,于是让PLSA两个词袋模型 ,变成两个Bayes词袋模型,就是LDA

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

    So, now that we have our dataset, let's fit the LDA object:令人惊讶,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 How it works…怎么运行 LDA is actually fairly similar to clustering that we did previously. LDA是确实像之前讲聚类,我们用数据拟合一个基本模型,然后,当我们有了这个模型,我们尝试预测和比较每个给定类别数据相似性,我们选择最相近那个。 LDA其实是个简单QDA(接下来章节要讲),这里,我们估计每一个类有相同协方差,但是在QDA,协方差是自由,考虑KNN和GMM之间联系以及关系。

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    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. Jordan 在2003年提出,是一种词袋模型,它认为文档是一组词构成集合,词与词之间是无序。 一篇文档可以包含多个主题,文档中每个词都是由某个主题生成LDA给出文档属于每个主题概率分布,同时给出每个主题上词概率分布。 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。 ,我们以一定概率 接受这个转移,很像前面介绍接受-拒绝采样,那里以一个常见分布通过一定接受-拒绝概率得到一个不常见分布,这里以一个常见马氏链状态转移矩阵 通过一定接受-拒绝概率得到新马氏链状态转移矩阵

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    LDA—主题模型

    三、LDA 2.1 Unigram Model 假设我们词典中一共有 V 个词,Unigram Model就是认为上帝按照下面游戏规则产生文本。 上面介绍 Unigram Model 相对简单,没有考虑文档有多个主题情况,一般一篇文档可以由多个主题(Topic)组成,文档中每个词都是由一个固定Topic生成,所以PLSA游戏规则为: 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概率图模型表示如图2.4所示。 图2.4 1.

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    LDA人脸识别

    predict_image",predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA 人脸识别是一种经典线性学习方法,也称Fisher判别分析法。 例子: Fisher线性判别分析是要找到一条最优投影线,满足: ● A、B组内点之间尽可能地靠近 ● C两个端点之间距离(间距离)尽可能地远离 retval=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create ([, num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用阈值 如果最近距离比设定阈值threshold还要大,函数返回“-1” None=cv2.face_FaceRecognizer.train(src, labels) src表示输入图像 labels表示标签

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    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”统计模型。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是主题模型一个示例,用于将文档中文本分类为特定主题。 计算每个主题下出现单词及其相对权重。 ? ? ? 图3 你能用每个主题中单词及其相应权重来区分不同主题吗? 利用TF-IDF 运行LDA ? ? 图4 现在,你能用每个主题中单词及其相应权重来区分不同主题吗? 评估利用LDA词袋模型对样本文档进行分类效果 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-

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    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 .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 user 216m21.606s sys 8m21.412s Python sklearn out of memory... :( t-SNE作者说,他们“已经将这项技术应用于数据集,最多有3000 = 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Python可视化库散景来可视化新闻组和关键字。 这表明我们LDA模型只能从这个数据集中学到很多,而且我们模型没有信心为所有新闻分配一个好主题。

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    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

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