本文介绍了使用gensim隐含狄利克雷分布算法中聚类的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
是否有可能做聚类gensim使用LDA一组给定的输入？我该如何去做？
Is it possible to do clustering in gensim for a given set of inputs using LDA? How can I go about it?
推荐答案
LDA产生在语料库中的文档的低维重presentation。为了这种低-D再presentation，你可以申请一个聚类算法，例如： K-手段。由于各轴对应一个主题，一个简单的方法是赋予每个文档的话题其上的投影是最大的。
LDA produces a lower dimensional representation of the documents in a corpus. To this low-d representation you could apply a clustering algorithm, e.g. k-means. Since each axis corresponds to a topic, a simpler approach would be assigning each document to the topic onto which its projection is largest.
这篇关于使用gensim隐含狄利克雷分布算法中聚类的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！