本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。...我前面写的一篇数据分析 一文看评论里的中超风云 就用到了主题分析的一种： 下面介绍的形式是LSI（潜在语义分析），主题模型中较早也较为简单的一种，在sklearn库中以TruncatedSVD的形式实现...，使用非常方便，现在进入代码： In [1]: from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # namely LSA/LSI(即潜在语义分析..., 'hopes', 'human', 'in', 'lie', 'middle', 'midst', 'night', 'of', 'our', 'the', 'when', 'where'] 使用TruncatedSVD...的新特征矩阵X2： (由于主题数一般比词汇数少，这一方法也可以用来降维，以进行分类或聚类操作) In [3]: n_pick_topics = 3 # 设定主题数为3 lsa = TruncatedSVD
1. sklearn.decomposition.TruncatedSVD sklearn.decomposition.TruncatedSVD 官网介绍 class sklearn.decomposition.TruncatedSVD...://cloud.tencent.com/developer/article/1530432 import numpy as np from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...vectorizer.get_feature_names() print(words) print(len(words), "个特征（单词）") # 52个单词 topics = 4 lsa = TruncatedSVD...sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD svd = TruncatedSVD(2) iris_transformed = svd.fit_transform...被用于TruncatedSVD的矩阵确实能够通过点乘U、S矩阵来恢复。...有个问题，由于随机数生成器的状态，连续的使用TruncatedSVD做拟合会造成符号的混淆，所以明智的做法是用了一次TruncatedSVD拟合后，使用其他变换方法。...) tsvd.transform(iris_data) Sparse matrices稀疏矩阵 One advantage of TruncatedSVD over PCA is that TruncatedSVD...TruncatedSVD超过PCA的一个优势是TruncatedSVD能处理稀疏矩阵，而PCA不行，这是因为用来计算PCA的协方差矩阵的因子，必须是完整矩阵。
接下来我们使用sklearn提供的TruncatedSVD模块来对美女图片进行压缩。...np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...img_matrix[:, :, idx] # 转成二维矩阵 plane = np.reshape(plane, (height, width)) # 保留10个主成分 svd = TruncatedSVD
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD X = something svd = TruncatedSVD(n_components=2)
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # 矩阵分解 svd = TruncatedSVD(n_components=20) user_item_matrix_svd...构建混合推荐模型 base_learners = [ ('cf', NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')), ('svd', TruncatedSVD...VotingClassifier(estimators=[ ('cf', NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')), ('svd', TruncatedSVD...user_id', columns='item_id', values='rating') user_item_matrix.fillna(0, inplace=True) # 矩阵分解 svd = TruncatedSVD...best_params = grid_search.best_params_ print(f'Best parameters: {best_params}') # 使用最优参数训练模型 svd = TruncatedSVD
稀疏特征矩阵上的降维 # 加载库 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...= StandardScaler().fit_transform(digits.data) # 生成稀疏矩阵 X_sparse = csr_matrix(X) # 创建 TSVD tsvd = TruncatedSVD...选择最佳数量的成分 # 加载库 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...StandardScaler().fit_transform(digits.data) # 制作系数矩阵 X_sparse = csr_matrix(X) # 创建并使用特征数减一运行 TSVD tsvd = TruncatedSVD
从单词向量空间到话题向量空间的线性变换： image.png image.png image.png 图例 17.1 import numpy as np from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...[-1.26523351e-01, -2.53046702e-01, 7.68672366e-01, -5.73674125e-01]]) # 截断奇异值分解 svd = TruncatedSVD...(n_components=3, n_iter=7, random_state=42) svd.fit(X) TruncatedSVD(algorithm='randomized', n_components
) plt.yticks([]) plt.title('选择64维数字数据集') #PCA嵌入数字数据集 print("计算PCA嵌入") t0=time() X_pca=decomposition.TruncatedSVD
cluster.Birch 谱聚类 cluster.SpectralClustering 4.降维任务 降维方法 加载模块 主成分分析 decomposition.PCA 截断SVD和LSA decomposition.TruncatedSVD
scikit-learn 提供了直接实现这种功能的 TruncatedSVD 类。 TruncatedSVD 的创建必须指定所需的特征数或所要选择的成分数，比如 2。...下面的示例演示了 TruncatedSVD 类。 ? 运行这个示例，首先显示定义的矩阵，然后是该矩阵变换后的版本。 可以看到，结果得到的值与上面人工计算的结果一致，但某些值的符号不一样。
lightgbm import early_stopping from lightgbm import log_evaluation from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...(min_df= 3, max_df=0.5,analyzer = 'char_wb', ngram_range = (2,5)) X = tf.fit_transform(texts) svd = TruncatedSVD
n_estimators=200,random_state=0,max_depth=5) t0=time() X_transformed=hasher.fit_transform(X) pca=decomposition.TruncatedSVD
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD svd = TruncatedSVD(n_components=100) res = svd.fit_transform
import seaborn as sns # 降维 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA, TruncatedSVD...fit_transform(X.values) t1 = time.time() print("PCA: ", (t1 - t0)) PCA: 0.02214193344116211 In [45]: # TruncatedSVD...降维 t0 = time.time() X_reduced_svd = TruncatedSVD(n_components=2, algorithm...: ", (t1 - t0)) TruncatedSVD: 0.01066279411315918 绘图 In [46]: f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1,3,...("PCA", fontsize=14) # 标题设置 ax2.grid(True) # 设置网格 ax2.legend(handles=[blue_patch,red_patch]) # TruncatedSVD
3. import numpy as np 4. import matplotlib.pyplot as plt 5. from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...#特征值分解 使用sklearn中的SVD函数分解 75. svd = TruncatedSVD(n_components=K, random_state=44) 76. svd.fit(equalization_X
我们将使用sklearn的TruncatedSVD来执行矩阵分解任务。 由于数据来自20个不同的新闻组，所以我们打算从文本数据中提取出20个主题。可以使用n_components参数来制定主题数量。...from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # SVD represent documents and terms in vectors svd_model...= TruncatedSVD(n_components=20, algorithm='randomized', n_iter=100, random_state=122) svd_model.fit
在这种情况下，最好使用sklearn.decomposition中的TruncatedSVD。你可以通过n_components参数指定所需的特征数量输出。...n_components应严格小于输入矩阵中的特征数： import numpy as np from sklearn.decomposition import TruncatedSVD A = np.array...([[-1, 2, 0], [2, 0, -2], [0, -2, 1]]) print("Original Matrix:") print(A) svd = TruncatedSVD(n_components
因此，它具有k < n的k个特征 以下是在Python中实现截断的SVD的代码（它与PCA非常相似）： from sklearn.decomposition import TruncatedSVD /.../减少到2个特征 svd = TruncatedSVD（n_features = 2） //获取转换后的数据 data_transformed = svd.fit_transform（data）
的简单实现可能如下所示： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.decomposition import TruncatedSVD...use_idf=True, smooth_idf=True) # SVD to reduce dimensionality: svd_model = TruncatedSVD
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