Ich untersuche verschiedene Techniken, die beim Clustering von Dokumenten zum Einsatz kommen, und möchte einige Zweifel in Bezug auf PCA (Principal Component Analysis) und LSA (Latent Semantic Analysis) klären. Erste Sache - was sind die Unterschiede zwischen ihnen? Ich weiß, dass in PCA die...
Gibt es schnelle Alternativen zum EM-Algorithmus zum Lernen von Modellen mit latenten Variablen (insbesondere pLSA)? Ich finde es in Ordnung, die Präzision zugunsten der Geschwindigkeit zu
Ich verwende die latente semantische Analyse, um einen Korpus von Dokumenten im Raum niedrigerer Dimensionen darzustellen. Ich möchte diese Dokumente mit k-means in zwei Gruppen zusammenfassen. Vor einigen Jahren habe ich dies mit Pythons Gensim gemacht und meinen eigenen k-means-Algorithmus...
Frage: Gibt es allgemeine Richtlinien in Bezug auf die Eingabedateneigenschaften, anhand derer zwischen der Anwendung von PCA und LSA / LSI entschieden werden kann? Kurze Zusammenfassung von PCA vs. LSA / LSI: Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die latente semantische Analyse (LSA) oder die...
In der Originalarbeit von pLSA zeichnet der Autor Thomas Hoffman eine Parallele zwischen pLSA- und LSA-Datenstrukturen, die ich mit Ihnen diskutieren möchte. Hintergrund: Nehmen wir an, wir haben eine Sammlung von Dokumenten und ein Vokabular von BegriffenNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D =...