基于Python的社交媒体评论数据挖掘，使用LDA主题分析、文本聚类算法、情感分析实现
思路步骤： 数据清洗： 使用pandas读取数据文件，并进行数据清洗和预处理，包括去除重复值、正则清洗和分词。 主要关注点分析： 计算词频并生成词云图，统计文本中词语的出现频率，并使用WordCloud库生成词云图展示结果。 主题分析： 进行一致性和困惑度计算，通过改变主题数量范围，计算不同主题数量下的一致性和困惑度，并绘制折线图展示结果。 使用TF-IDF模型提取文本的关键词，计...
【数据挖掘】PCA 主成分分析算法过程及原理讲解
PCA 主成分分析算法过程及原理讲解 1 概念 主成分分析(Principal componet analysis,PCA) 是一种无监督学习方法，利用正交变换把线性相关变量表示的观测数据转换为几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量成为主成分。主成分的个数通常小于原始变量的个数，属于降维方法。根据分解协方差矩阵的策略，分为两种PCA方法，第一种是基于特征值分解协方差矩阵实现...
如何使用模糊查询+查询分析_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
本文主要对模糊搜索如何支持查询分析以及配置干预词典的使用场景及搜索语法进行系统的介绍，方便大家理解。什么场景下适合使用模糊搜索+查询分析？用户在配置了模糊搜索分析器的情况下并不能很好的满足业务需要并出现了一下bad_case，希望通过查询分析可以优化解决，但是由于模糊搜索本身就是扩大召回范围，以非精...
如何通过JavaSDK使用查询分析功能
配置环境变量配置环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_IDALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET重要阿里云账号AccessKey拥有所有...
如何在电商场景下使用查询分析功能
在搜索中查询关键词的意图判断直接决定搜索到的结果是否可以满足需求。OpenSearch中查询语义理解（Query Planner）就是用来理解Query搜索意图的功能；通过对Query进行一系列智能分析，将Query进行改写后再在引擎中执行检索和排序。目前查询分析可选功能包括同义词拓展、停用词省略、...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 顺序分析和聚类分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 顺序分析和聚类分析算法） 前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，本篇我们将要总结的算法为：Microsoft顺序分析和聚类分析算法，此算法为上一....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 关联规则分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 关联规则分析算法） 前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结，前几篇我们分别介绍了：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft 时序算法，后续还补充了二篇结果预测篇、Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 神经网络分析算法原理篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 神经网络分析算法原理篇） 前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，在开始Microsoft 神经网络分析算法之前，本篇我们先将神经网络分析算法做一....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法） 前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完全可以自己扩充，可以自定义挖掘算法，不过目前此系列中还不涉及，只涉及微软提供的算法，当然这些算法已....
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