python分类预测lda代码

下面是使用 Python 进行 LDA 分类预测的示例代码：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

# 加载数据集
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')

# 对文本进行特征提取
vectorizer = CountVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)

# 训练 LDA 模型
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=20, learning_method='batch', max_iter=25, random_state=0)
lda.fit(X)

# 预测新文本的类别
new_text = ["I love playing sports and reading books."]
new_text_vec = vectorizer.transform(new_text)
new_text_topic = lda.transform(new_text_vec)
print(new_text_topic)

在这个示例中，我们使用 sklearn 中的 `fetch_20newsgroups` 方法加载了 20newsgroups 数据集，并使用 `CountVectorizer` 对文本进行了特征提取。然后，我们使用 `LatentDirichletAllocation` 训练了一个 LDA 模型，并使用 `transform` 方法对新文本进行了分类预测。最后，我们打印出了新文本所属的话题分布。