lda主题模型可视化

Question

为什么是这样的呀，我看别人的都是参差不齐的，我这个是没有训练好吗？有没有方法可以解决啊

Answer 1

【相关推荐】

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7412132
• 这篇博客你也可以参考下：主题模型LDA的实现
• 除此之外, 这篇博客: 机器学习 | LDA主题模型中的 6.4.4 定义函数显示每个主题里面前若干个关键词 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  def print_top_words(model, feature_names, n_top_words):
      for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
          print("Topic #%d:" % topic_idx)
          print(" ".join([feature_names[i]
                          for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]]))
      print()
  

  注：函数argsort的补充

  作用：argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值

  import numpy as np
  a = np.array([1,3,4,5,7,2,6])
  a.argsort() 
  # 正常排序是1 2 3 4 5 6 7
  # 对应的索引是 0 5 1  2 3 6 4
  

  array([0, 5, 1, 2, 3, 6, 4])
  

  ---

  n_top_words = 5
  tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names()
  print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words)
  

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