Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集
在这篇文章中,我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
在这篇文章中,我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色,从原始数据开始,准备,建模,可视化论文。
维度降低有两个主要用例:数据探索和机器学习。
我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。
永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。
技术干货
最新洞察
This will close in 0 seconds