分本分类（六）：使用LDA+SVM进行文本分类

最新推荐文章于 2025-09-08 15:18:16 发布
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#文本分类 #LDA #SVM

本文介绍了一种结合潜在狄利克雷分配(LDA)和支援向量机(SVM)进行文本分类的方法。通过LDA降低文本特征维度后，使用SVM进行分类并评估效果。

经过分本分类（五）利用LDA成功的将文本的特征维数降低了，可以拿这些特征使用SVM分类器进行分类，查看一下效果。占位置。。。。

NLP：主题模型LDA+SVM进行文本分类
AIBAIKE的博客
02-11 9413
参考：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6908150.htmlhttp://blog.youkuaiyun.com/TiffanyRabbit/article/details/76445909原理：使用LDA进行模型训练，得到每个文档的主题分布，即每个文档包含的每个主题的权重，此权重即可作为特征，然后将此特征进行svm训练，即可进行后续的文本的分类处理步骤：（1）文本分词，去除...
LDA + SVM 文本分类
zhaohaibo的博客
10-06 6128
关于LDA的一些理解 对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generative process）： 对每一篇文档，从主题分布中抽取一个主题； 从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词； 重复上述过程直至遍历文档中的每一个单词。 P(word∣document)=P(word∣topic)×P(topic∣document)P(word|document) = P(wor...
SVM和lda结合的文本分类
04-29
简易有效的文本分类
基于SVM与LDA结合的高效文本分类实战
最新发布
weixin_35459464的博客
09-08 643
文本分类是自然语言处理（NLP）领域的基础而核心的任务之一，其目标是将文本自动分配到一个或多个预定义的类别中。该任务广泛应用于新闻主题分类、情感分析、垃圾邮件过滤、舆情监控等多个实际场景中。从流程角度看，文本分类通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和清洗文本数据，构建训练集与测试集；特征提取：将文本转化为模型可处理的数值特征，如词袋模型、TF-IDF或词嵌入；模型构建：使用分类算法（如SVM、LDA、深度学习模型等）进行训练；模型评估。
Spark下实现LDA+SVM的文本分类处理
热门推荐
uzY)&PHd!cqj
06-02 1万+
最新发布的Spark1.3.1版本中已经实现了LDA的算法，并且以前实现过LDA+SVM进行文本分类的处理程序，借此机会想将程序改为Spark的分布式，Spark已经支持SVM和LDA算法。Spark的环境配置和安装可参考我以前的博客http://blog.youkuaiyun.com/cuixianpeng/article/details/20715673，不过Spark版本是以前的。关于SVM和LDA请自
beyes_svm_lda文本分类
qq_25992377的博客
05-20 272
参考:https://blog.youkuaiyun.com/u013710265/article/details/72780520 - 贝叶斯 简要来说，贝叶斯是在先验概率和条件概率的基础上，得到后验概率。而先验概率可能是选择了多项式，伯努利或者高斯等，由于先验概率的选择，可能会导致选择不恰当而模型分类不准确，另外贝叶斯的条件概率建立在特征之间的相互独立上，如果特征之间高度相关，则使用贝叶斯不是一个好...
精选资源
高级java笔试题-TextCategorizationForStock:基于LDA+SVM可拓展的短文本分类。股市舆情监控系统
06-03
这是系统的介绍部分，本系统是一个通过文本分类来进行股票涨跌的预测系统。 核心思想是爬取股吧中股民对股票的评论信息，通过这些评论构造训练集，构造舆情好坏分类模型。 再对测试集进行分类，通过股票下股民的舆情...
Java毕业设计基于LDA+SVM可拓展的短文本分类-股市舆情监控系统源码+文档说明+设计文档
01-24
本系统是一个通过文本分类来进行股票涨跌的预测系统。 核心思想是爬取股吧中股民对股票的评论信息，通过这些评论构造训练集，构造舆情好坏分类模型。 再对测试集进行分类，通过股票下股民的舆情来进行股票涨跌的预测...
分本分类
kavin_star的博客
05-30 366
    机器学习问题是把数据转换成信息进而提取到知识的过程，特征是“数据->信息”的过程，决定了结果的上限，模型是“信息->知识”的过程，则是去逼近这个上限。可见特征提取的重要性。    文本的处理涉及到分词，常规的我们会在网上找一个现成的分词工具，如jieba分词或者stanford的分词工具，网站上也有一些收费的分词工具，我们不需要去知道其中的原理，但如果需要我们对某些序列分词，则...
LDA分类器
a1233219的博客
07-16 1632
（1）介绍LDA分类器的原理和算法流程，并且熟练的运用LDA算法进行两类样本的分类运算； （2）运用LDA算法对两类样本进行分类运算：
【NLP实践-Task4 传统机器学习】朴素贝叶斯 & SVM & LDA文本分类
yyy430的博客
03-08 1711
目录 朴素贝叶斯原理 公式 朴素贝叶斯的优点 朴素贝叶斯的缺点 利用朴素贝叶斯进行文本分类 SVM简介 利用SVM模型进行文本分类 文本特征提取 文本特征表示 归一化处理 文本分类 pLSA、共轭先验分布、LDA简介 主题模型简介 pLSA 共轭先验分布 定义及公式 LDA LDA介绍 LDA生成过程 LDA整体流程 LDA文本分类 获取训练矩阵和单词 ...
文本分类算法LDA
02-09
基于LDA文本分类的python实现版本
LDA文本分类模型
05-27
基于语义模型的场景建模算法常常会关注模型中的参数与视频中的信息的对应关系，一般来说，模型里相对重要的参数都有其特有的意义（对应视频中的一个事件或者是主题概率等）。LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型[21]是一种简单而有效的基于语义模型的场景建模建模算法，由于这种模型被广泛而大量的使用，下面将对这种模型做详细的介绍。 LDA模型原本用于文本分类领域，下面是LDA模型里的一些定义： 单词（word）是一个离散的、模型里的最小单位。 词典（vocabulary）是所有可能出现的单词的集合（单词类型不重复）。换句话说，每一个单词都是词典集合内的一个元素。 文档（document）是N个单词的集合，其中同一种单词可以重复出现。 文集（corpus）是M个文档的集合。
lda分类算法
09-29
这个是lda分类算法，主要用于人脸识别和表情识别
降维算法LDA用于分类
04-02
本资源是机器学习常见方法LDA（线性判别分析）的源码，其主要功能类似于PCA，都属于降维算法。本次实现是依托于项目工程，裁剪掉了图像预处理特征提取部分，是降维算法在分类问题上的一次实现，为Matlab代码实现
多元统计分析——分类分析——基于Fisher线性判别分析（LDA）的分类
huangguohui_123的博客
06-03 8561
一、两分类问题 1、LDA分类 2、贝叶斯分类 三、多分类问题
基于gibbsLDA的文本分类
luchi007的专栏
05-06 461
之前几篇文章讲到了文档主题模型，但是毕竟我的首要任务还是做分类任务，而涉及主题模型的原因主要是用于text representation，因为考虑到Topic Model能够明显将文档向量降低维度，当然TopicModel可以做比这更多的事情，但是对于分类任务，我觉得这一点就差不多了。   LDA之前已经说到过，是一个比较完善的文档主题模型，这次试用的是JGibbsLDA开源的LDA代码做...
LDA与SVM实践（python实现）
junseven164的博客
10-29 996
呦呦鹿鸣一、LDA简介二、SVM简介三、LDA实现代码四、SVM对月亮数据集进行可视化分类4.1 线性SVM4.2 多项式核4.3 高斯核五、小结六、参考 一、LDA简介 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的有监督数据降维方法。LDA的主要思想是将一个高维空间中的数据投影到一个较低维的空间中，且投影后要保证各个类别的类内方差小而类间均值差别大，这意味着同一类的高维数据投影到低维空间后相同类别的聚在一起，而不同类别之间相距较远。如下图将二维数据投影
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