通俗易懂的BERTopic系列教程,可代替LDA、DTM主题模型、动态主题模型,含代码开源代码、笔记地址:https://github.com/lynn1885/BERTopic-Tutorial各位同学大家好,因为在论文中正好用到BERTopic框架,感觉这个框架很有意思,所以就把使用经验总结了一下,录制了这样一个视
n_neighbors: 邻接样本的数量,默认15 min_dist:控制布局的参数,取值范围0-1,默认0.1 n_components:维数,默认2 使用基因型数据进行实际演示: 教程改编与数据改编自: Sakaue, S., Hirata, J., Kanai, M. et al. Dimensionality reduction reveals fine-scale structure in the Japanese population with consequenc...
数据量大时200,小时500。 input:数据的类型,如果是data就会按照数据进行计算;如果dist就会认为是距离矩阵进行训练。 init:初始化用的。其中有这么三种方式:spectral,random,自定义。 min_dist:控制允许嵌入的紧密程度,值越小点越聚集,默认一般是0.1。 set_op_mix_ratio:设置降维过程中,各特征的结合方式,值0-1。
数据量大时200,小时500。 input:数据的类型,如果是data就会按照数据进行计算;如果dist就会认为是距离矩阵进行训练。 init:初始化用的。其中有三种方式:spectral,random,自定义。 min_dist:控制允许嵌入的紧密程度,值越小点越聚集,默认一般是0.1。 set_op_mix_ratio:设置降维过程中,各特征的结合...
MIN_DIST =1 x = np.linspace(0,10,300) deff(x, min_dist):y = []foriinrange(len(x)):if(x[i] <= min_dist):y.append(1)else:y.append(np.exp(- x[i] + min_dist))returny dist_low_dim =lambdax, a, b:1/ (1+ a*x**(2*b))p , _ = optimize.curve_fit(dist_low_di...
spread:有效的嵌入式降维范围。与min_dist联合使用。 random_state:此值主要是确保模型的可重复性。如果不设置基于np.random,每次将会不同。 transform_seed:此值用于数值转换操作。一般默认42。 verbose: 控制工作日志,防止存储过多。 umap_learn_args:这个参数就牛了,他可以调用python基于umap-learn训练好的参数。
推荐值范围为5到50，通常取10到15为合理默认值。min_dist：控制嵌入点之间的最小距离。较小的值使点更紧密地聚集，较大的值使点更分散。推荐值范围为0.1到0.9，通常取0.5为合理默认值。n_components：降维后的维度。通常设置为2或3，用于可视化或特征提取。metric：距离度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
spread:有效的嵌入式降维范围。与min_dist联合使用。 random_state:此值主要是确保模型的可重复性。如果不设置基于np.random,每次将会不同。 transform_seed:此值用于数值转换操作。一般默认42。 verbose: 控制工作日志,防止存储过多。 umap_learn_args:这个参数就牛了,他可以调用python基于umap-learn训练好的参数。
n.neighbors:流形结构局部近似中使用的邻近点的数量,数值越大会保留更多的全局结构,而失去详细的局部结构。一般来说,设置在5到50的范围内 n.components:生成的UMAP嵌入的维度空间(默认为2),也可以根据我们的需要设置对应的维度空间 min.dist:控制嵌入的压缩点在一起的紧密程度。数值越大会确保嵌入点分布更均匀,而...