主題模型，音速女神加婚禮主題模型做好咯想不想抱走

來(lái)源：整理時(shí)間：2025-03-15 14:28:28 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，音速女神加婚禮主題模型做好咯想不想抱走
2，lda得到的主題單詞分布可以用來(lái)做什么
3，python lda 主題模型需要使用什么包
4，怎么制作XP主題
5，手機(jī)主題模式
6，對(duì)比傳統(tǒng)KMeans等聚類算法LDA主題模型在文本聚類上有何優(yōu)缺點(diǎn)

1，音速女神加婚禮主題模型做好咯想不想抱走

用圖紙剪刀膠水剪貼-3- 這些模型都可以換發(fā)型換表情換服裝等-3-非常方便

好膩害?。。。。。。。。。。?！驚呆了?。。?！

好厲害！

好膩害啊，用什么做的

為什么我這里的圖加載不出來(lái)- -

開(kāi)淘/寶賣吧0.0

音速女神加婚禮主題模型做好咯想不想抱走

2，lda得到的主題單詞分布可以用來(lái)做什么

主題模型一般可以用來(lái)進(jìn)行多兼容分類和標(biāo)簽識(shí)別。比如一篇文章描述了基于Python算法的LDA模型實(shí)現(xiàn)，那么它的標(biāo)簽可能是：“算法理解”，“python語(yǔ)言”，“機(jī)器學(xué)習(xí)”等。每個(gè)標(biāo)簽可以單獨(dú)認(rèn)為是文章的一個(gè)主題。假設(shè)文章LDA主題關(guān)鍵詞生成后就是上面的三個(gè)詞，就可以直接作為這篇文章的標(biāo)簽了。另一種思路是，也可以作為文章的多兼容分類，即同一篇文章同時(shí)屬于多個(gè)類別。

你好！or sometimes she promises僅代表個(gè)人觀點(diǎn)，不喜勿噴，謝謝。

lda得到的主題單詞分布可以用來(lái)做什么

3，python lda 主題模型需要使用什么包

python lda 主題模型需要使用什么包數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是程序構(gòu)成的重要部分，鏈表、樹(shù)、圖這些在用C 編程時(shí)需要仔細(xì)表達(dá)的問(wèn)題在Python 中簡(jiǎn)單了很多。在Python 中，最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是數(shù)組、序列和哈希表，用它們想要表達(dá)各種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是非常容易的。沒(méi)了定義指針、分配內(nèi)存的任務(wù)，編程變得有趣了。CORBA 是一種高級(jí)的軟件體系結(jié)構(gòu)，它是語(yǔ)言無(wú)關(guān)平臺(tái)無(wú)關(guān)的。C++、Java 等語(yǔ)言都有CORBA 綁定，但與它們相比，Python 的 CORBA 綁定卻容易很多，因?yàn)樵诔绦騿T看來(lái)，一個(gè) CORBA 的類和 Python 的類用起來(lái)以及實(shí)現(xiàn)起來(lái)并沒(méi)有什么差別。

python lda 主題模型需要使用什么包

4，怎么制作XP主題

XP主題制造機(jī)(SkinStudio) V3.0http://down.beareyes.com.cn/soft_detail.php?nbr=24494軟件簡(jiǎn)介：SkinStudio是一個(gè)“WindowBlinds外觀”的創(chuàng)建工具，它能夠讓你利用各種你設(shè)計(jì)和制作的外觀來(lái)自定義Windows 98/ME/NT/2000/XP的用戶界面。2.5版本可以讓用戶改變他們虛擬樣式的色彩，同時(shí)還提供了一組新的工具以便讓你能夠更為方便的創(chuàng)建虛擬樣式的模型。

5，手機(jī)主題模式

手機(jī)主題制作工具有兩種 Theme Studio或者用6600編輯器 Theme Studio又有 Theme Studio1.2.1和Theme_Studio_v_1_14版本,都是英文的,1.21版本的功能更全面,可以修改文件夾圖標(biāo),但是對(duì)機(jī)子配置要求較高,一般使用會(huì)卡,1.14就快多了.Theme Studio可以提取圖標(biāo)圖,非常方便,和6600編輯器相比比較難掌握點(diǎn).我使用的就是這個(gè)工具看你提問(wèn)好象是想用6600編輯器,制作mbm格式的圖片,要借助工具,【UnMakeSIS】和【MBM編輯器簡(jiǎn)體中文完全版】,unmakesis可以提取你想要的主題的圖標(biāo),然后用mbm編輯器編輯. 想做好一個(gè)主題,不是兩三句話就可以說(shuō)得清,特別是制作第一個(gè)時(shí),我就花了好大的功夫,但是當(dāng)你做成第一個(gè)后,就可以成批制作嘍,加油~~ 以下論壇供你參考,相信你碰到的問(wèn)題在這都能找到解決方法 http://www.3g365.com/forumdisplay.php?fid=101不但有文件圖片解說(shuō),還要?jiǎng)赢?huà)說(shuō)明哦~~

主題模式不單單改變的是背景圖片,還會(huì)把菜單界面,顏色,圖標(biāo)等都會(huì)做為改變.例如下載的是多拉a夢(mèng)的主題,那除了背景會(huì)變多拉a夢(mèng)以外,圖標(biāo)啊,顏色啊等等都會(huì)變成多拉a夢(mèng)主題.

手機(jī)主題模式？？？應(yīng)該是手機(jī)主題設(shè)置的問(wèn)題吧！ http://www.zhutiwang.com 如果是手機(jī)主題設(shè)置的問(wèn)題的話，《主題網(wǎng)》有教程，安卓主題、塞班主題都有下載，而且完全免費(fèi)！

6，對(duì)比傳統(tǒng)KMeans等聚類算法LDA主題模型在文本聚類上有何優(yōu)缺點(diǎn)

應(yīng)該擬合吧雖EM沒(méi)真擬合說(shuō)類別增每數(shù)據(jù)點(diǎn)更高概率配些類別

1、層次聚類算法1.1聚合聚類1.1.1相似度依據(jù)距離不同：single-link:最近距離、complete-link：最遠(yuǎn)距離、average-link：平均距離1.1.2最具代表性算法1）cure算法特點(diǎn)：固定數(shù)目有代表性的點(diǎn)共同代表類優(yōu)點(diǎn)：識(shí)別形狀復(fù)雜，大小不一的聚類，過(guò)濾孤立點(diǎn)2）rock算法特點(diǎn)：對(duì)cure算法的改進(jìn)優(yōu)點(diǎn)：同上，并適用于類別屬性的數(shù)據(jù)3）chameleon算法特點(diǎn)：利用了動(dòng)態(tài)建模技術(shù)1.2分解聚類1.3優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：適用于任意形狀和任意屬性的數(shù)據(jù)集；靈活控制不同層次的聚類粒度，強(qiáng)聚類能力缺點(diǎn)：大大延長(zhǎng)了算法的執(zhí)行時(shí)間，不能回溯處理2、分割聚類算法2.1基于密度的聚類2.1.1特點(diǎn)將密度足夠大的相鄰區(qū)域連接，能有效處理異常數(shù)據(jù)，主要用于對(duì)空間數(shù)據(jù)的聚類2.1.2典型算法1）dbscan：不斷生長(zhǎng)足夠高密度的區(qū)域2）denclue：根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)在屬性空間中的密度進(jìn)行聚類，密度和網(wǎng)格與處理的結(jié)合3）optics、dbclasd、curd：均針對(duì)數(shù)據(jù)在空間中呈現(xiàn)的不同密度分不對(duì)dbscan作了改進(jìn)2.2基于網(wǎng)格的聚類2.2.1特點(diǎn)利用屬性空間的多維網(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將空間劃分為有限數(shù)目的單元以構(gòu)成網(wǎng)格結(jié)構(gòu)；1）優(yōu)點(diǎn)：處理時(shí)間與數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目無(wú)關(guān)，與數(shù)據(jù)的輸入順序無(wú)關(guān)，可以處理任意類型的數(shù)據(jù)2）缺點(diǎn)：處理時(shí)間與每維空間所劃分的單元數(shù)相關(guān)，一定程度上降低了聚類的質(zhì)量和準(zhǔn)確性2.2.2典型算法1）sting：基于網(wǎng)格多分辨率，將空間劃分為方形單元，對(duì)應(yīng)不同分辨率2）sting+：改進(jìn)sting，用于處理動(dòng)態(tài)進(jìn)化的空間數(shù)據(jù)3）clique：結(jié)合網(wǎng)格和密度聚類的思想，能處理大規(guī)模高維度數(shù)據(jù)4）wavecluster：以信號(hào)處理思想為基礎(chǔ)2.3基于圖論的聚類2.3.1特點(diǎn)轉(zhuǎn)換為組合優(yōu)化問(wèn)題，并利用圖論和相關(guān)啟發(fā)式算法來(lái)解決，構(gòu)造數(shù)據(jù)集的最小生成數(shù)，再逐步刪除最長(zhǎng)邊1）優(yōu)點(diǎn)：不需要進(jìn)行相似度的計(jì)算2.3.2兩個(gè)主要的應(yīng)用形式1）基于超圖的劃分2）基于光譜的圖劃分2.4基于平方誤差的迭代重分配聚類2.4.1思想逐步對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化、不斷將目標(biāo)數(shù)據(jù)集向各個(gè)聚類中心進(jìn)行重新分配以獲最優(yōu)解2.4.2具體算法1）概率聚類算法期望最大化、能夠處理異構(gòu)數(shù)據(jù)、能夠處理具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的記錄、能夠連續(xù)處理成批的數(shù)據(jù)、具有在線處理能力、產(chǎn)生的聚類結(jié)果易于解釋2）最近鄰聚類算法——共享最近鄰算法snn特點(diǎn)：結(jié)合基于密度方法和rock思想，保留k最近鄰簡(jiǎn)化相似矩陣和個(gè)數(shù)不足：時(shí)間復(fù)雜度提高到了o(n^2)3）k-medioids算法特點(diǎn)：用類中的某個(gè)點(diǎn)來(lái)代表該聚類優(yōu)點(diǎn)：能處理任意類型的屬性；對(duì)異常數(shù)據(jù)不敏感4）k-means算法1》特點(diǎn)：聚類中心用各類別中所有數(shù)據(jù)的平均值表示2》原始k-means算法的缺陷：結(jié)果好壞依賴于對(duì)初始聚類中心的選擇、容易陷入局部最優(yōu)解、對(duì)k值的選擇沒(méi)有準(zhǔn)則可依循、對(duì)異常數(shù)據(jù)較為敏感、只能處理數(shù)值屬性的數(shù)據(jù)、聚類結(jié)構(gòu)可能不平衡3》k-means的變體bradley和fayyad等：降低對(duì)中心的依賴，能適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集dhillon等：調(diào)整迭代過(guò)程中重新計(jì)算中心方法，提高性能zhang等：權(quán)值軟分配調(diào)整迭代優(yōu)化過(guò)程sarafis：將遺傳算法應(yīng)用于目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建中berkh in等：應(yīng)用擴(kuò)展到了分布式聚類還有：采用圖論的劃分思想，平衡聚類結(jié)果，將原始算法中的目標(biāo)函數(shù)對(duì)應(yīng)于一個(gè)各向同性的高斯混合模型5）優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：應(yīng)用最為廣泛；收斂速度快；能擴(kuò)展以用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集缺點(diǎn)：傾向于識(shí)別凸形分布、大小相近、密度相近的聚類；中心選擇和噪聲聚類對(duì)結(jié)果影響大3、基于約束的聚類算法3.1約束對(duì)個(gè)體對(duì)象的約束、對(duì)聚類參數(shù)的約束；均來(lái)自相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)3.2重要應(yīng)用對(duì)存在障礙數(shù)據(jù)的二維空間按數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,如cod(clustering with obstructed distance)：用兩點(diǎn)之間的障礙距離取代了一般的歐式距離3.3不足通常只能處理特定應(yīng)用領(lǐng)域中的特定需求4、用于高維數(shù)據(jù)的聚類算法4.1困難來(lái)源因素1）無(wú)關(guān)屬性的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)失去了聚類的趨勢(shì)2)區(qū)分界限變得模糊4.2解決方法1)對(duì)原始數(shù)據(jù)降維2)子空間聚類cactus：對(duì)原始空間在二維平面上的投影clique：結(jié)合基于密度和網(wǎng)格的聚類思想，借鑒apriori算法3)聯(lián)合聚類技術(shù)特點(diǎn)：對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)和屬性同時(shí)進(jìn)行聚類文本：基于雙向劃分圖及其最小分割的代數(shù)學(xué)方法4.3不足：不可避免地帶來(lái)了原始數(shù)據(jù)信息的損失和聚類準(zhǔn)確性的降低

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