特征维中词矩阵

Posted 潇洒的麦兜

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了特征维中词矩阵相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在处理数据的时候偶尔会遇到特征维如下情况:

可以将other维中的以分号分隔的词转化为词向量的形式:

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

df = pd.read_csv("data.txt",index_col=0)
df[\'other\'] = df[\'other\'].apply(lambda x: \' \'.join(x.split(\';\')))
cv = CountVectorizer()
other_list = cv.fit_transform(df[\'other\'])
df1 = pd.DataFrame(other_list.toarray(), columns = cv.get_feature_names())
df = df.reset_index(drop = True)
df_tmp = df.drop(\'other\', axis=1)
df_final = df_tmp.join(df1)

最终得到结果:

 

以上是关于特征维中词矩阵的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在matlab中,关于PCA降维运算,求得特征向量矩阵之后,又要如何才能得到我需要的投影矩阵呢?

PCA降维算法

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常用降维方法之PCA 和 LDA

机器学习数据降维方法 PCA主成分分析

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