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迪哥有点愁了 2023-01-12 22:46:26

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tfidf数据分析代码

python怎么长尾词和需求大类

鉴于我们的tfidf矩阵的高维度，我们需要使用奇异值分解（SVD）技术来降低它们的维数。为了使我们的词汇可视化，我们接下来可以使用t - SNE将维度从50减小到2.t - SNE更适合将维度减少到2或3。# 总的来说，我们有7个主要类别（第一个子类别中的114个和第二个子类别中的871个）：女性和美容项目是最受欢迎的两类（超过50％的观察），其次是儿童和电子产品。# 以下是tfidf得分最低的10个标记，这并不令人惊讶，是我们无法区分一种描述与另一种描述的非常通用的词。# 名字长短与价格有关吗。

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介最近，随着大规模文本数据的增加，传统文本分析方法已经不适合处理海量的数据。特别是当我们想要从海量数据中发现有用的模式时，传统的方法很难满足需求。在这种情况下，新兴的主题模型、聚类算法等机器学习方法引起了广泛的关注。然而，对于较小型数据集，传统方法仍然具有优势。因此

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