写一个利用LDA对TF-IDF权重矩阵降维代码

LDA（潜在狄利克雷分配）是一种用于文档主题建模的有效算法。以下是一个使用LDA对TF-IDF权重矩阵进行降维的Python代码：# 导入所需模块
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation# 定义输入文档
documents = ["语文 学习 很有趣", "数学 很难", "英语 是 一门 容易 学习 的 课程"]# 使用TF-IDF算法将文本转换为向量
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(documents)# 使用LDA对TF-IDF矩阵进行降维
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=2, max_iter=100, learning_method='online', random_state=0)
lda_result = lda.fit_transform(tfidf)

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写一个用TF-IDF权重矩阵计算LDA降维的代码

tf_matrix = corpus.TfidfMatrix()
lda_matrix = tf_matrix.LDA(n_topics=2, n_iterations=100, random_state=0)
lda_matrix.fit(X)
lda_matrix_transformed = lda_matrix.transform(X)