在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结. 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.那既可以用于分类又可以用于降维.当然,应用场景最多的还是降维.和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可. 2. LinearDiscrim…

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),…

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…

由于涉及内容较多,这里转载别人的博客: http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/8071502 其实主要在于:PCA与LDA的变换矩阵不同,由于他们在处理信息目标上存在差异: PCA:主要使得原向量在其上的投影最大: LDA:主要使得通过投影后的向量最具区分性. 原理在上面的博客里比较全面了.…

http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA主题模型评估方法--Perplexity http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA-math-LDA 文本建模 http://www.iyunv.com/thread-59890-1-1.html 用python计算lda语言模型的困惑度并作图 h…

#-*- coding:utf-8 -*- import logging import logging.config import ConfigParser import numpy as np import random import codecs import os from collections import OrderedDict #获取当前路径 path = os.getcwd() #导入日志配置文件 logging.config.fileConfig("logging.conf&q…

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre…

承接这个PCA的练习,还有一个关于LDA的几何表示. 题目如下: 代码实现LDA如下:LDA.m clear clc % 生成training sample MU1 = [6 10]'; MU2 = [6 20]'; SIGMA1 = [2 4; 4 9]; SIGMA2 = [2 4; 4 9]; M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,1000); M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,1000); M = [M1;M2]; m0 = mean(M); m1 = mean(M1…

本文利用gensim进行LDA主题模型实验,第一部分是基于前文的wiki语料,第二部分是基于Sogou新闻语料. 1. 基于wiki语料的LDA实验 上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt,去停止词后可进行LDA实验. import codecs from gensim.models import LdaModel from gensim.corpora import Dictionary train = [] stopwords = codecs.open…

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,…

LSA latent semantic analysis 映射词-文档到一个低维隐语义空间 比较词和文档在低纬空间的相似性 topic 是 Vocab 上的概率分布(符合多项式分布) 文档到主题的一个分布,主题到词库的分布,通过训练得到这两个分布模型 plsa 模型 LDA模型 大规模LDA系统 spark LDA Google PLDA 微软LightLDA 腾讯LDA,PEACOCK…

Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基…

看了<LDA数学八卦>和July的博客,里面涉及到好多公式推导...感觉好复杂,于是记录一些重点简洁的东西,忽略大批量铺垫,直接回答LDA和PLSA是区别: 在pLSA模型中,我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型(频率派): 按照概率选择一篇文档 选定文档后,确定文章的主题分布 从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别 选定后,确定主题下的词分布 从词分布中按照概率选择一个词 ” 下面,咱们对比下本文开头所述的LDA模型中一篇文档生成的方式是怎样的(贝叶斯派): 按照先验概率选择一…

主题模型-LDA浅析 分类: 数据挖掘 机器学习2012-09-03 14:09 24937人阅读 评论(16) 收藏 举报 文档allocationsemanticeach算法网络 上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议,在个性化推荐.社交网络.广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型,感觉这个模型的应用挺广泛的,会后抽时间了解了一下LDA,做一下总结: (一)LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到…

LDA整体流程 先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词.(LDA里面称之为word bag,实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响) D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY(简称VOC) LDA以文档集合D作为输入(会有切词,去停用词,取词干等常见的预处理,略去不表),希望训练出的两个结果向量(设聚成k个Topic,VOC中共包含m个词): 对每个D中的文档d…

参考:Eclipse下使用JGibbLDA使用总结 一.下载和初次使用JGibbLDA 1.导入JGibbLDA-v.1.0项目(参考上面链接) 2.在LDA.java右键“run”--->“run configurations”填入 -est -dir models/casestudy-en/ -alpha 0.5 -beta 0.1 -ntopics 100 -niters 1000 -savestep 100 -twords 20 -dfile newdocs.dat -est -dir…

英文链接:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/topics_extraction_with_nmf_lda.html 这是一个使用NMF和LDA对一个语料集进行话题抽取的例子. 输入分别是是tf-idf矩阵(NMF)和tf矩阵(LDA). 输出是一系列的话题,每个话题由一系列的词组成. 默认的参数(n_samples/n_features/n_topics)会使这个例子运行数十秒. 你可以尝试修改问题的规模,但是要注…

PCA 主成分分析方法,LDA 线性判别分析方法,可以认为是有监督的数据降维.下面的代码分别实现了两种降维方式: print(__doc__) import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis iris = dat…

准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向…

LDA 线性判别分析与Fisher算法完全不同 LDA是基于最小错误贝叶斯决策规则的. 在EMG肌电信号分析中,... 未完待续:.....…

转载自wentingtu 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生:David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证: J. Chang and D. Blei. Relational Topic Models for Document Ne…

最近跑深度学习,提出的feature是4096维的,放到我们的程序里,跑得很慢,很慢.... 于是,一怒之下,就给他降维处理了,但是matlab 自带的什么pca( ), princomp( )函数,搞不清楚怎么用的,表示不大明白,下了一个软件包: 名字:Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 链接:http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/ Currently, the Matlab Toolbox for Dim…

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维…

一.PCA     在讲PCA之前,首先有人要问了,为什么我们要使用PCA,PCA到底是干什么的?这里先做一个小小的解释,举个例子:在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维,要处理这样的数据,计算量肯定很大,为了能降低后续计算的复杂度,节约时间,我们在处理高维数据的时候,在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维,而PCA就是做的这个事.本质上讲,PCA就是讲高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,这个投影可不是随便投投,我们要找出最能代表原始数据的投影方法,亦即不失真,可以这么理…

转自:http://www.datalab.sinaapp.com/?p=237 最近看了LDA以及文本聚类的一些方法,写在这里算是读书笔记.文章最后进行了一个小实验,通过爬取本人在微博上关注的人的微博,利用微博的内容,尝试将我关注的人按主题进行进行聚类. 文本聚类就是把一个文本集分成一定数量的簇(Cluster),使每个簇内的文本之间具有较大的相似性,而使簇间的文本具有较大的差异性.传统的文 本聚类方法一般基于向量空间模型(vector space model): 在对文本集中的每个文本进行预…

转自:http://leyew.blog.51cto.com/5043877/860255#559183-tsina-1-46862-ed0973a0c870156ed15f06a6573c8bf0 LDA(Latent Dirichlet Allocation)学习笔记 最近在看LDA算法,经过了几天挣扎,总算大致了解了这个算法的整体框架和流程. 示例 LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类(所以是非监督学习),一种topic就是一类,要聚成的topic数目是事先指定的.聚类的结果是一…

转载自:http://blog.csdn.net/memray/article/details/16810763   一.概述 JGibbLDA是一个java版本的LDA(Latent Dirichlet Allocation)实现,它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断. LDA是一种由基于概率模型的聚类算法.该算法能够对训练数据(训练数据是这样一种记录的集合,它的每一条记录都是一组离散的项的集合)中的关键项集之于类簇的概率参数拟合模型,进而利用该参数模型实施聚类或分类等操作. 如果你的…

前言: 如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导.求解.到算法最终的结果,都有着相当的相似. 本次的内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义.本次内容要求读者有一些…

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版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 第二篇的文章中谈到,和部门老大一宁出去outing的时候,他给了我相当多的机器学习的建议,里面涉及到很多的算法的意义.学习方法等等.一宁上次给我提到,如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理…