scikit-learn：通过TruncatedSVD实现LSA（隐含语义分析）

最新推荐文章于 2025-05-25 11:35:07 发布
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分类专栏： 机器学习——文本挖掘 scikit-learn 文章标签： scikit-learn LDA 隐含语义分析 文本分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/46867773
本文介绍了如何利用scikit-learn库中的TruncatedSVD进行LSA（隐含语义分析），它适用于term-document矩阵，如由CountVectorizer或TfidfVectorizer生成的矩阵。TruncatedSVD是SVD的一种变形，仅计算前K个最大的奇异值。与PCA不同，TSVD可以直接处理稀疏矩阵，因此更适合处理文本数据，特别是当配合tf-idf矩阵时（sublinear_tf=True, use_idf=True），可以弥补LSA对文本数据的错误假设。文章还提到了使用TSVD和k-means进行文本聚类的应用示例。" 134173375,7337247,深入理解React：从Redux到MobX的实战解析,"['前端开发', 'React', 'Redux', 'MobX', 'Hook']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#lsa

第2.5.2部分：

2.5.2. Truncated singular value decomposition and latent semantic analysis（截断SVD和LSA/LSA）

先说明：latent semantic indexing, LSI和latent semantic analysis, LSA本质一样。

TruncatedSVD是SVD的变形，只计算用户指定的最大的K，个奇异值。

runcated SVD 用于term-document matrices (as returned by 

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【Python机器学习】零基础掌握TruncatedSVD矩阵分解
Mr数据杨
10-23 425
本次介绍的是TruncatedSVD算法，一个用于降维和特征选择的强大工具。通过一个三国历史人物特质分析的案例，演示了如何从多维特征中提取主要成分，并通过可视化展示了数据降维前后的差异。该算法在处理高维数据、改善模型性能和数据可视化方面有着广泛的应用。优点总结，TruncatedSVD在降维、特征选择和数据可视化方面表现出色，特别是在处理稀疏数据集时。优点名称对应描述说明降维效果好能有效地从高维数据中提取重要信息计算效率高算法复杂度相对较低，适用于大规模数据集稀疏数据处理。
sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
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    本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。通过主题分析，我们可以得到一个语料中的关键主题，即各个词语在主题中的重要程度，各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们，得到主题对应的关键词以及代表性文本。我前面写的一篇数据分析 一文看评论里的中超风云 就用到了主题分析的一种：     下面介绍的形式是LSI（潜在语义分析），主题模型中较早也...
[译]sklearn.decomposition.TruncatedSVD
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sklearn.decomposition.TruncatedSVD class sklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2, algorithm=’randomized’, n_iter=5, random_state=None, tol=0.0) 采用阶段奇异值分解SVD降维。 与PCA相比，这种方式再计算SVD之前不指定数据中心...
Python Day32 学习
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05-25 742
今天学习讲义Day20的内容。
【scikit-learn】sklearn.decomposition.TruncatedSVD 类：截断奇异值分解
彬彬侠的博客
03-21 624
TruncatedSVD 是 sklearn.decomposition 提供的一种降维技术，通常用于大规模稀疏矩阵，例如文本数据的降维。它通过奇异值分解（SVD） 来提取数据的主成分，并截断不重要的奇异值，以降低数据的维度。TruncatedSVD 是一种适用于稀疏矩阵的降维技术，广泛应用于文本处理、推荐系统和数据压缩。它能够保留数据的主要特征，同时减少维度，尤其适用于大规模稀疏数据。
用截断奇异值分解（Truncated SVD）降维
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[数学基础知识] 线代里的svd, numpy 的svd以及sklearn的TruncatedSVD
编程小白的逆袭日记
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SVD的全称Singular Value Decomposition，中文名是矩阵的奇异分解。它是一种常见的做矩阵降维处理的算法，在图像压缩和NLP算法中经常被用到。本文是我在编程过程中，对于数学中的SVD，numpy的svd方法，以及sklearn中的TruncatedSVD方法在实际应用中的一些理解和体会。 线性代数里的SVD A是mxn的实数矩阵, 则A可以分解成以下的形式 A=USVTA=USV^TA=USVT ，其中U是mxm的矩阵，S是mxn的对角阵，其主对角线上的每一个值被称为奇异值，V是nx
scikit-learn：通过Non-negative matrix factorization (NMF or NNMF)实现LSA（隐含语义分析）
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scikit-learn：在实际项目中用到过的知识点（总结）
mmc2015的专栏
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零、所有项目通用的： http://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/46851245（数据集格式和预测器） http://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/46852755（加载自己的原始数据） （适合文本分类问题的 整个语料库加载） http://blog.youkuaiyun.com/mmc2
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它可以处理稀疏矩阵，所以如果我们正在处理大规模数据集，那么无论如何都要使用TruncatedSVD而非 PCA。 TruncatedSVD 的 SVD 部分将 TF-IDF 矩阵分解为 3 个矩阵，其截断部分将丢弃包含 TF-IDF 矩阵最少信息的维度。这些被丢弃的维度表示文档集中变化最小的主题（词的线性组合），它们可能对语料库的总体语义没有意义。它们可能会包含许多停用词和其他词，这些词在所有文档中均匀分布。 使用 TruncatedSVD 仅仅保留 16 个主题，这些主题在 TF-IDF 向量中所占的方差
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def plot_clustering(z_run, labels, engine ='plotly', download = False, folder_name ='clustering'): """ Given latent variables for all timeseries, and output of k-means, run PCA and tSNE on latent vectors and color the points using cluster_labels.
(done) 什么是 SVD 奇异值分解？什么是 TruncatedSVD 截断奇异值分解？
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来源：https://www.bilibili.com/video/BV16A411T7zX/?
奇异值分解
kuxingseng123的博客
11-09 748
会自己运行各种降维技术进行建模与学习将其研究透彻，研究彻底都行啦的回事与打算，将各种将维技术研究彻底。
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