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文章 2024-04-22 来自：开发者社区

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

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24376 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。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果。 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

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2

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1：https://developer.aliyun.com/article/1485101 每个话题的前N个关键词词云虽然你已经...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

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1

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。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果。我将使用 20 个新闻组数据集的一部分，因为重点更多地放在可视化结果的方法上...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。 Python API 提供 T-SNE 方法可视化数据。在本教程中，我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖： ...

文章 2024-04-16 来自：开发者社区

python主题LDA建模和t-SNE可视化

使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码，请参阅此回购。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。什么是主题建模？主题模型是一套算法/统计模型，可以揭示文档集中的隐藏主题。直观地看，因为一个文件是关于某个特...

文章 2024-04-16 来自：开发者社区

python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化

我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。本教程以端到端的自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，贯穿准备，建模，可视化论文。我们将涉及以下几点使用LDA进行主题建模使用pyLDAvis可视化主题模型使用t-SNE和散景可视化LDA结果 ...

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更新时间 2024-04-30 14:02:44

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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