23、文本挖掘：降维与文档分类技术解析

文本挖掘：降维与文档分类技术解析

1. 降维方法概述

降维是文本挖掘和数据挖掘的核心方法之一，可分为线性投影方法和非线性投影方法。

线性投影方法的基本原理可追溯到Karl Pearson的主成分分析（PCA）。PCA依赖于奇异值分解（SVD），后续还发展出了因子分析（Factor Analysis）、独立成分分析（Independent Component Analysis）和随机投影（Random Projections）等相关技术。线性投影方法在文本处理中的应用包括潜在语义索引（LSI）和潜在语义分析（LSA）。

非线性投影方法中，多维尺度分析（MDS）可用于生成文档地图和研究词语间的语义关系，t - 分布随机邻域嵌入（TSNE）则用于将高维数据集投影到低维空间进行可视化。此外，自组织特征映射（Self - Organized Feature Maps）和自动编码器神经网络（Auto Encoder Neural Networks）等非线性投影方法可提供映射函数，用于投影新的数据样本。

构建词嵌入的方法有skip - gram、连续词袋模型（continuous bag - of - words）、GloVe、fastText以及上下文词嵌入（如BERT和ELMo）等。同时，也有一些关于句子、段落和文档嵌入的有趣方法。在词汇处理方面，有词汇修剪和词汇合并技术，以及词形还原和词干提取算法。

2. 降维相关练习

以下是一些与降维相关的练习：
1. 词干提取实验 ：
- 对不同的n值重复词干提取过程，n从1到10变化，并生成词汇量大小与n的关系图。
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