1.LDA(n_topics, max_iters, random_state) 用于构建LDA主题模型,将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题, max_iters表示最大的迭代次数, random_state 表示随机种子 2. LDA.components_ 打印输入特征的权重参数, LDA主题模型:可以用于做分类,好比如果是两个主题的话,那就相当于是分成了...
model=ldaModel(corpus=corpus、id2word=dictionary、num_topics=num_topics、random_state=None) 我绑定在没有random_state的情况下使用它,它起作用的函数,但是对于random_state,我得到了错误消息,表示LDA模型没有定义 def compute_coherence_values(字典、语料库、文本、限制、random_state、start=2、step=3): 代码...
在定义LDA对象代码中,我们使用了LatentDirichletAllocation类,并指定了模型参数:n_topics(主题数)、max_iter(最大迭代次数)、learning_method(求解模型时的采样方法)和 learning_offset(控制批量更新的速度和幅度)。我们还设置了一个随机数种子(random_state)以确保每次执行主题建模时输出结果一致。 那么,将矩阵放入到LD...
1.LDA(n_topics, max_iters, random_state) 用于构建LDA主题模型,将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题, max_iters表示最大的迭代次数, random_state 表示随机种子 2. LDA.components_ 打印输入特征的权重参数, LDA主题模型:可以用于做分类,好比如果是两个主题的话,那就相当于是分成了...
target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建LDA分类器 lda = LinearDiscriminantAnalysis() # 训练模型 lda.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = lda.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy =...
8,random_state:随机数种子,int类型,可选参数,默认为无,仅在正则化优化算法为sag,liblinear时有用。 9,solver:优化算法选择参数,默认liblinear(适用于小数据集)。 可选算法: liblinear:使用了开源的liblinear库实现,内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。
model=lda.LDA(n_topics=20,n_iter=500,random_state=1)model.fit(X)# model.fit_transform(X)is also available (三)主题-单词分布 计算前3个单词在所有主题(共20个)中所占的权重 代码语言:javascript 复制 topic_word=model.topic_word_print("type(topic_word): {}".format(type(topic_word)))print...
X = X[y != 2]y = y[y != 2]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=41)print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape) LDA预测 lda = LDA()lda.fit(X_train, y_train)y_pred = lda.predict(X_test) ...
model = lda.LDA(n_topics=3, n_iter=500, random_state=1) model.fit(X) #model.fit_transform(X)运行过程如图所示。读者也可以import lda.datasets导入官方数据集，然后调用lda.datasets.load_reuters()函数载入数据集进行分析，这里作者则直接对下表实例数据集进行LDA分析。2.计算文档主题分布 ...
n_clusters_per_class=1,class_sep =0.5, random_state =10) fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, 1, 1], elev=30, azim=20) ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2],marker='o',c=y) 我们看看最初的三维数据的分布情况: ...