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...
a,b主要是关联min_dist 和 spread。可以不用设置。 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...
min_dist则可根据需求进行调整,较小值能更真实地反应高维结构,但也会带来一定的信息冗余,而上调min_dist能更直观地展示全局结构,同时有一定可能会反应错误的集群关系(如图10)。 图9. 同一个数据集在不同n_neighbors和min_dist参数下的结果变化 图...
其中,对于默认UMAP超参数a≈1.93,b≈0.79(实际上,对于min_dist = 0.001)。在实践中,UMAP从非线性最小二乘拟合到带有min_dist超参数的分段函数中找到a和b: 为了更好地理解曲线族1 / (1+a*y^(2b))的行为,让我们画出不同a和b的曲线: plt.figure(figsize=(20, 15))y = np.linspace(0, 10, 1000)...
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:可以调用python基于umap-learn训练好的参数。
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...
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。默认为欧氏距离。random_state：随机种子，用于确保...