Запитання з тегом «lsa»

Я досліджую різні методи, що використовуються в кластеризації документів, і я хотів би усунути деякі сумніви щодо PCA (аналіз основних компонентів) та LSA (латентний семантичний аналіз). Перше - які відмінності між ними? Я знаю, що в PCA розкладання SVD застосовується до терміна-коваріаційної матриці, тоді як в LSA - матриця терміна-документа. …

25 clustering  pca  data-mining  svd  lsa 

Чи існують швидкі альтернативи алгоритму ЕМ для вивчення моделей із прихованими змінними (особливо pLSA)? Я добре з жертвою точності на користь швидкості.

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

Я використовую латентний семантичний аналіз для представлення корпусу документів у просторі нижчих розмірів. Я хочу класифікувати ці документи на дві групи за допомогою k-засобів. Кілька років тому я робив це, використовуючи gensim Python і писав власний алгоритм k-означає. Я визначив центроїди кластера за евклідовою відстані, але потім згрупував кожен документ …

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

В оригінальній статті pLSA автор Томас Гофман провів паралель між структурами даних pLSA та LSA, яку я хотів би обговорити з вами. Фон: Здійснюючи натхнення для отримання інформації, припустимо, у нас є колекція документів та словниковий запас термінівNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ...., d_N \rbraceMMMΩ={ω1,ω2,...,ωM}Ω={ω1,ω2,...,ωM}\Omega = \lbrace \omega_1, \omega_2, ..., …

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

Питання: Чи є якісь загальні вказівки щодо характеристик вхідних даних, які можна використовувати для вирішення між застосуванням PCA та LSA / LSI? Короткий підсумок PCA проти LSA / LSI: Принциповий компонентний аналіз (PCA) та латентний семантичний аналіз (LSA) або латентна семантична індексація (LSI) подібні в тому сенсі, що всі вони …

9 machine-learning  pca  lsa