Вопросы с тегом «lsa»

Я изучаю различные методы, используемые в кластеризации документов, и я хотел бы прояснить некоторые сомнения, касающиеся PCA (анализ главных компонентов) и LSA (скрытый семантический анализ). Первое - какие различия между ними? Я знаю, что в PCA декомпозиция SVD применяется к матрице терминов-ковариаций, в то время как в LSA это матрица …

25 clustering  pca  data-mining  svd  lsa 

Существуют ли какие-либо быстрые альтернативы алгоритму EM для обучения моделей со скрытыми переменными (особенно pLSA)? Я в порядке, жертвуя точностью ради скорости.

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

Я использую скрытый семантический анализ для представления совокупности документов в пространстве меньшего размера. Я хочу сгруппировать эти документы в две группы с помощью k-средних. Несколько лет назад я сделал это с помощью gensim Python и написал свой собственный алгоритм k-средних. Я определил кластерные центроиды, используя евклидово расстояние, но затем сгруппировал …

10 k-means  svd  lsa  cosine-distance  cosine-similarity 

В оригинальной статье pLSA автор Томас Хоффман проводит параллель между структурами данных pLSA и LSA, которые я хотел бы обсудить с вами. Фон: Вдохновляясь Информация индексирование Предположим , у нас есть коллекция из NNN документов D={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ...., d_N \rbrace , и словарный запас MMM точки Ω={ω1,ω2,...,ωM}Ω={ω1,ω2,...,ωM}\Omega …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Вопрос: Существуют ли общие рекомендации относительно характеристик входных данных, которые можно использовать для выбора между применением PCA и LSA / LSI? Краткое описание PCA против LSA / LSI: Принципиальный компонентный анализ (PCA) и скрытый семантический анализ (LSA) или скрытое семантическое индексирование (LSI) схожи в том смысле, что все они основаны …

9 machine-learning  pca  lsa