自行输入数据 lda降维算法python
时间: 2023-12-08 11:03:22 浏览: 30
抱歉,作为AI语言模型,我无法自行输入数据。但是,我可以告诉您如何使用Python实现LDA降维算法。以下是一个简单的示例:
```python
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
# 加载数据集并进行向量化
newsgroups = fetch_20newsgroups(subset='train')
vectorizer = CountVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(newsgroups.data)
# 定义LDA模型并拟合数据
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=10, random_state=0)
lda.fit(X)
# 输出LDA模型的主题和单词分布
for topic_idx, topic in enumerate(lda.components_):
print("Topic #%d:" % topic_idx)
print(" ".join([vectorizer.get_feature_names()[i]
for i in topic.argsort()[:-10 - 1:-1]]))
```
在这个示例中,我们使用了`fetch_20newsgroups`数据集,并将其向量化为一个1000维的特征空间。然后,我们使用`LatentDirichletAllocation`类来拟合数据,并输出了每个主题的单词分布。您可以将此示例代码替换为您自己的数据集并进行调整,以适应您的任务。