Badam różne techniki stosowane w grupowaniu dokumentów i chciałbym wyjaśnić pewne wątpliwości dotyczące PCA (analiza głównego składnika) i LSA (utajona analiza semantyczna). Po pierwsze - jakie są między nimi różnice? Wiem, że w PCA rozkład SVD jest stosowany do macierzy kowariancji terminów,...
Czy istnieją jakieś szybkie alternatywy dla algorytmu EM do uczenia się modeli z ukrytymi zmiennymi (zwłaszcza pLSA)? Nie przeszkadza mi poświęcanie precyzji na rzecz
Używam ukrytej analizy semantycznej do reprezentowania zbioru dokumentów w przestrzeni o niższych wymiarach. Chcę zgrupować te dokumenty w dwie grupy za pomocą k-średnich. Kilka lat temu zrobiłem to, używając gensim Pythona i pisząc własny algorytm k-średnich. Określiłem centroidy gromadowe na...
Pytanie: Czy istnieją jakieś ogólne wytyczne dotyczące charakterystyki danych wejściowych, które można wykorzystać do podjęcia decyzji między zastosowaniem PCA a LSA / LSI? Krótkie streszczenie PCA vs. LSA / LSI: Zasada analizy składowej (PCA) i analizy utajonej semantycznej (LSA) lub utajonej...
W oryginalnej pracy pLSA autor, Thomas Hoffman, rysuje paralelę między strukturami danych pLSA i LSA, o których chciałbym z tobą porozmawiać. Tło: Czerpiąc inspirację z wyszukiwania informacji, załóżmy, że mamy kolekcję NNN dokumenty D={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ....,...