sklearn例程:NMF和LDA主题提取
NMF和LDA主题提取简介
非负矩阵分解，即Non-negative Matrix Factorization，简写为NMF。
潜在狄利克雷分布，即Latent Dirichlet Allocation， 简写...
标签：LDA
使用Scikit Learn的主题建模
使用Scikit学习的主题建模
潜在狄利克雷分配(LDA)是一种算法，用于发现语料库中存在的主题。主题建模相关的开源库不少，但如果你使用Python，那么主要的...
使用Scikit Learn主题建模
使用Scikit学习的主题建模
潜在狄利克雷分配(LDA)是一种算法，用于发现语料库中存在的主题。有一些开源库存在，但是如果你使用Python，那么主要的竞争者...
pyspark LDA模型示例
潜在的Dirichlet分配（LDA），是专为文本文档设计的主题模型。
术语说明：
“word”=“term”：词汇表的元素。
“token”：出现在文档中的term的实例。
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Spark机器学习库指南[Spark 1.3.1版]——聚类(Clustering)
下面是章节聚类的内容(其他内容参见全文目录)
聚类是一个无监督学习问题，我们基于相似的特性将数据分组成多个子集。聚类通常用于探索性分析或者作为分...