LDA+可视化

最新推荐文章于 2022-11-16 16:17:49 发布

c_cl

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分类专栏：数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_czl/article/details/80137448

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这段代码演示了如何利用jieba分词和gensim库进行LDA主题建模及可视化。首先，从CSV文件中读取数据，去除停用词和数字，然后创建词典和文档-词项矩阵。接着，训练LDA模型并打印主题。最后，使用pyLDAvis展示主题模型的可视化结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from stop_words import get_stop_words
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from gensim import corpora, models
import gensim
import csv
import jieba
import codecs
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import pyLDAvis.gensim
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel

def is_number(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        pass
    try:
        import unicodedata
        unicodedata.numeric(s)
        return True
    except (TypeError, ValueError):
        pass
    return False

info = []
def data_g(filename):
    csv_reader = csv.reader(open(filename))
    sta = 0
    for row in csv_reader:
        if sta == 0:
            sta = 1
            continue
        
        if len(row[8]) != 0:
            info.append(row[8])

data_g('C:\\Users\\imac\\Desktop\\2018\\bigdata\\py\\data.csv&#