LDA算法 对于两类问题的LDA(Matlab实现) function [ W] = FisherLDA(w1,w2) %W最大特征值对应的特征向量 %w1 第一类样本 %w2 第二类样本 %第一步:计算样本均值向量 m1=mean(w1);%第一类样本均值 m2=mean(w2);%第二类样本均值 m=mean([w1;w2]);%总样本均值 %第二步:计算类内离散度矩阵Sw n1=size(w1,1);%第一类样本数 n2=size(w2,1);%第二类样本数 %求第一类样本的散列矩阵s1

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用

作者 Yongzheng (Tiger) Zhang ,译者 木环 ,本人只是备份一下.. LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节.LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要,发现反馈的主要话题.用户的热点话题和痛点,能够做出改善产品.提高用户体验等重要的商业决定.下面是整理后的技术要点. 文本分析平台及主题挖掘 文本数据挖掘是,计算机通过高级数据挖掘和自然语言处理,对非结构化的文字进行机器学习.文本数据挖掘包含但不局限以下几点:主题挖掘.文本

文本分析时搜索引擎的核心工作之一,对文本包含许多处理步骤,比如:分词.大写转小写.词干化.同义词转化等.简单的说,文本分析就说将一个文本字段的值转为一个一个的token,然后被保存到Lucene的索引结构中被将来搜索用.当然,文本分析不仅在建立索引时有用,在查询时对对所输入的查询串也一样可以进行文本分析.在 Solr Schema设计 中我们介绍了许多Solr中的字段类型,其中最重要的是solr.TextField,这个类型可以进行分析器配置来进行文本分析. 接下来我们先来说说什么是分析器. 分

Basic Text Analysis with Command Line Tools in Linux | William J Turkel 这篇文章非常清楚的介绍了如何使用Linux的命令行工具进行文本分析,统计一本书中每个词出现的频率. 使用了如下的命令: wget file head tail cp ls less sed wc grep tr sort uniq 对于Windows用户,可以通过cygwin在Windows下安装linux的这些强大的命令.

一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析. 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术.顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining).从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支. 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取:文本分析是文本挖掘.信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出

基本用法 awk是一个强大的文本分析工具,简单来说awk就是把文件逐行读入,(空格,制表符)为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理 awk命令格式如下 awk [-F field-separator] 'commands' input-file(s) [-F 分隔符]是可选的,因为awk使用空格,制表符作为缺省的字段分隔符,因此如果要浏览字段间有空格,制表符的文本,不必指定这个选项,但如果要浏览诸如/etc/passwd文件,此文件各字段以冒号作为分隔符,则必须指明-F选项 ech

这两天,由于要做一个文本分析的内容,所以搜索了一天R语言中的可以做文本分析的加载包,但是在安装包的过程,真是被虐千百遍,总是安装不成功.特此专门写一篇博文,把整个心塞史畅快的释放一下. --------------------------------------------------------------------------------回归正题,华丽丽的分割线-----------------------------------------------------------------

MATLAB等距扇形反投影分析 摘要:MATLAB phantom函数产生的Shepp-Logan模型,可以用来验证二维图像重建算法的数值精确度,本文首先据此模型,结合正弦图,讨论平行投影时的极坐标表示.扇形投影时,每条射线,可以看做是平行投影线旋转一定角度后的投影,根据几何关系,得出扇形投影时的极坐标表示.反投影是投影的逆变换,根据正弦图,可以很容易得出平行反投影的处理过程.对于扇形反投影,本文介绍了两种方法,一是参考MATLAB ifanbeam函数,将扇形投影数据重排成平行投影数据,这是个

转 快速理解linux文本分析利器awk 原文链接 杜亦舒 性能与架构 awk是什么 如果工作中需要操作linux比较多,那么awk是非常值得学习的 awk是一个极其强大的文本分析工具,把文件逐行的读入,以指定分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理 可以使用awk创建程序,来读取输入文件.为数据排序.处理数据.对输入执行计算以及生成报表,还有很多其他的功能 awk使用示例 通过一些简单的示例来认识一下awk (1) ll | awk '{print $9}' 这个命令的结果是只显示文件名

awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大.简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理. awk有3个不同版本: awk.nawk和gawk,未作特别说明,一般指gawk,gawk 是 AWK 的 GNU 版本. awk其名称得自于它的创始人 Alfred Aho .Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母.实际上 AWK 的确拥

AWK是一种处理文本文件的语言,是一个强大的文本分析工具.Linux环境中自带. awk调用方法 命令行 awk [-F field-separator] 'commands' input-file(s) shell脚本方式 #!/bin/sh awk脚本方式 `#!/bin/awk awk -f 脚本文件 待处理文件

eps(a)是|a|与大于|a|的最小的浮点数之间的距离,距离越小表示精度越高.默认a=1: 这里直接在matlab中输入:eps == eps(1)(true). 我们知道浮点数其实是离散的,有限的,而且间隔是不均匀的.我们可以说一个数旁边的数是什么, 而它们之间的距离就反应了其精度.越靠近0,数和数之间就越密集,精度就越高. 下面引用百度知道中 greatdju 的详细回答: 首先,eps不是matlab所能表示的最小的正数.可以试试eps和eps/2,如果eps真的是最小的正数, 那么ep

tn是desert和tan共同开发的一种用于匹配,转写和抽取文本的语言.解释器使用Python实现,代码不超过1000行. github地址:https://github.com/ferventdesert/tnpy 前言 本文将利用引擎实现一个自然语言计算器,支持加减乘除和平方的计算.如下面的测试样例: 三平方加上四平方 如果2乘以3大于4的平方且3>8,那么输出5+4,否则输出12 如果今天下雨,则发送微博 3.4的7次方加上五分之一 3.4*2.7 二百八十除以五分之一 三点五乘以三十七

tn是desert(沙漠之鹰)和tan共同开发的一种用于匹配,转写和抽取文本的语言(DSL).并为其开发和优化了专用的编译器.基于递归下降方法和正则表达式,能解析自然文本并转换为树和字典,识别时间,地址,数量等复杂序列模式. github地址:https://github.com/ferventdesert/tnpy 0.设计理由 字符串分析和处理几乎是每个员程序必备的工作,简单到分割类似"1,2,3,4"这样的字符串,稍微复杂一些如字符串匹配,再复杂如编译和分析SQL语法.字符串几乎

转载文章,原文链接:Matlab中的静态文本框中显示多行内容 有时候,我们在GUI中利用静态文本框显示程序的结果,但是结果很长,一行未必可以显示的开,而静态文本框不像edit或listbox那样通过滚动条来显示多行内容,即便设置了max和min属性也是一样的. 于是,怎么在静态文本框中显示多行是很有意义的. 解决方法 利用函数textwrap 1 2 3 4 5 6 figure('units', 'normalized', 'position', [0.4 0.4 0.4 0.3]); h =

先创建一个文件:vim hi 取第2个字段和第3个字段: awk '{print $2,$3}' hi     注意{}中的,逗号会在输出的时候转变为空格 加入字符说明: 显示整行: 指定字段分隔符:-F 内建变量:NF     NF:字段数量,  $NF代表最后一个字段 NR:行数 /regular expression/: 仅处理能够被此处的模式匹配到的行 取反:awk '!/^john/{print $2}' hi 上面的语句表示如果第三个字段大于等于500,则取第一和第三个字段 判断最后

实用的朴素贝叶斯模型建模 建模过程主要是把文本转化成向量然后再作分析 数据格式: ,善良 美丽 ,丑陋 阴险 卑鄙 ,温和 ....... 注:前面是给文章贴的标签,后面是文章的分词,分词可以找关于分词的文章去查看,后面我也会写关于分词的文章 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.SparkContext import org.apach

一.背景 新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景.目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源.本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类.无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现. 本文通过PLDA算法挖掘文章的主题,通过主题权重的聚类,实现新闻自动分类.包括了分词.词型转换.停用词过滤.主题挖掘.聚类等流程. 二.数据集介绍 具体字段如下: 字段名 含义 类型 描述 category 新闻类型 string 体育.女性.社会.军事.科技等

MATLAB读取文件有很多方法.然而笔者在过去进行数据处理中,由于函数太多,相互混杂,与C#,Python等语言相比,反而认为读取文本数据比较麻烦.C#和Python等高级语言中,对于大部分的文本数据,都是一行一行读取,再使用字符串根据特定的符号进行分割.其实MATLAB中也有类似的方法,在此记录. 笔者所谓的文本数据文件,指的是类似于csv文件格式的数据.一行文件代表的就是一条数据,一条数据中不同字段用符号分隔开.但不一定是逗号相分割,也可能是使用其他符号,例如\t进行分割. MATLAB中读

pynlpir是中科院发布的一个分词系统,pandas(Python Data Analysis Library) 是python中一个常用的用来进行数据分析和统计的库,利用这两个库能够对中文文本数据进行很方便的分析和统计. 分词系统有好几种,在使用pynlpir时发现有一些不好的地方: ①不能对繁体字正确的分词,如 “台灣” 分出来时 “台” “灣” 两个字,“台湾” 分出来就是 “台湾” 一个地名,然后就调用了另一个分词系统(SnowNLP)先对文本进行了繁简转换.(直接用SnowNLP分词