Artikeleinführung：Das LDA-Themenmodell ist ein probabilistisches Modell zur Erkennung von Themen aus Textdokumenten. Es wird häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und im Text-Mining verwendet. Als beliebte Programmiersprache bietet Python viele Bibliotheken und Tools zur Implementierung von LDA-Themenmodellen. In diesem Artikel wird die Verwendung des LDA-Themenmodells in Python zur Analyse von Textdaten vorgestellt, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modellkonstruktion, Themenanalyse und Visualisierung. 1. Datenvorverarbeitung Die Daten des LDA-Themenmodells erfordern eine bestimmte Vorverarbeitung. Zuerst brauchen wir

2023-06-10 Kommentar 0  4043

Artikeleinführung：LDA (Lineare Diskriminanzanalyse) ist eine klassische Methode der linearen Diskriminanzanalyse. Ihr Hauptzweck besteht darin, die Originaldaten in einen niedrigdimensionalen Raum zu projizieren und den Abstand zwischen den Klassen zu maximieren und den Abstand innerhalb der Klasse zu minimieren. In Python können wir das Scikit-learn-Paket nutzen, um den LDA-Trick zu implementieren. LDA-Techniken können auf viele praktische Probleme angewendet werden, wie z. B. Bildklassifizierung, Gesichtserkennung, Textklassifizierung usw. In diesem Artikel stellen wir kurz das Prinzip von LDA und seine Anwendung in P vor

2023-06-10 Kommentar 0  1559

Artikeleinführung：LDA (LatentDirichletAllocation) ist ein Themenmodell, mit dem eine Dokumentensammlung in Themen zerlegt und jedem Thema eine Wortwahrscheinlichkeitsverteilung zugewiesen wird. Es handelt sich um einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, der in Bereichen wie Text Mining, Informationsabruf und Verarbeitung natürlicher Sprache weit verbreitet ist. Python ist eine beliebte Programmiersprache mit einer umfangreichen Bibliothek an Textanalyse- und maschinellen Lernbibliotheken. Schauen wir uns nun den LDA-Algorithmus in Python genauer an. 1. L

2023-06-03 Kommentar 0  2805

Artikeleinführung：Die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) ist eine klassische Musterklassifizierungsmethode, die zur Dimensionsreduzierung und Merkmalsextraktion verwendet werden kann. Bei der Gesichtserkennung wird LDA häufig zur Merkmalsextraktion verwendet. Die Hauptidee besteht darin, die Daten in einen niedrigdimensionalen Unterraum zu projizieren, um den maximalen Unterschied verschiedener Datenkategorien im Unterraum und die minimale Varianz derselben Datenkategorie im Unterraum zu erreichen. Durch die Berechnung der Eigenvektoren der Inter-Class-Streumatrix und der Intra-Class-Streumatrix kann die optimale Projektionsrichtung ermittelt werden, wodurch eine Dimensionsreduzierung und Merkmalsextraktion der Daten erreicht wird. LDA weist in praktischen Anwendungen eine gute Klassifizierungsleistung und Recheneffizienz auf und wird häufig in der Bilderkennung, Mustererkennung und anderen Bereichen eingesetzt. Die Grundidee der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) besteht darin

2024-01-23 Kommentar 0  517