LDA算法实现多分类 python代码 lda算法流程 LDA整体流程 先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,…,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词。(LDA里面称之为word bag,实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响) D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY(简称V...
1function [ W] = FisherLDA(w1,w2)2%W最大特征值对应的特征向量3%w1 第一类样本4%w2 第二类样本56%第一步:计算样本均值向量7m1=mean(w1);%第一类样本均值8m2=mean(w2);%第二类样本均值9m=mean([w1;w2]);%总样本均值1011%第二步:计算类内离散度矩阵Sw12n1=size(w1,1);%第一类样本数13n2=size(...
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通过对Hadoop并行计算与单机计算进行实验对比,发现该方法在处理大规模语料时,能够较大地提升算法的运行速度,并且随着集群节点数的增加,在加速比方面也有较好的表现。基于Hadoop平台并行化地实现LDA算法具有可行性,解决了单机无法分析大规模语料集中潜藏主题信息的问题。 展开 ...
PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关...
本发明涉及一种基于LDA算法的调度语音关键词提取方法,包括以下步骤:确定调度语音关键词的特征;在调度电话录音转为文本过程中,生成候选关键词;根据LDA算法对各个候选关键词进行打分,然后输出topK个分值最高的候选关键词作为关键词;根据关键词检索文档的目录及段落内容,进行文档的选取并推送给调控中心,调控中心据此实现调控...
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