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  • Python实现文本型数据的向量化:TF-IDF

    千次阅读 2017-09-26 17:05:18
    转载以备查 ...我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述,网上的资源非常多,这里我主要来看看是如何实现的。 2.测试数据的准备(pca.txt) 1,纵坐标 是 该词 在
     
    

    1.对于文本型数据的分类处理(或者其他的处理),根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后,大家都知道,计算机是处理不了汉字的,对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢?我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述,网上的资源非常多,这里我主要来看看是如何实现的。
    2.测试数据的准备(pca.txt)
    1,纵坐标 是 该词 在该 文章 中 的 权重
    0,其 出发点 是 一个词 对于 分类 的 重要性 不但 取决于 其在 整个语料 中 出现 的 概率
    0,那么 它 对于 分类 的 重要性 也是 不同 的
    1,我们 是 祖国 的 接班人
    说明:,前面的是类别,后面的是伪造的一些分词的结构,通过空格分割,具体的一篇文章,可以通过分词器将其分割成这样的。
    3.代码实现
    LableWords.scala
    package com.iflytek.classifier
    import java.io.Serializable
    case class LableWords(label:String,words:Array[String]) extends Serializable{

    }

    TestTfIdf.scala
    package com.iflytek.tfidf
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
    import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
    import org.apache.spark.ml.feature.IDF
    import com.iflytek.classifier.LableWords
    import org.apache.log4j.Logger
    import org.apache.log4j.Level
    object TestTfIdf {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sc=SparkSession.builder().master("local").appName("tfidf").getOrCreate()
        Logger.getRootLogger.setLevel(Level.OFF)
        import sc.implicits._
        val dataFile=sc.sparkContext.textFile("E:\\test\\pca.txt", 10)
        .map { line => val split=line.split(",")
          LableWords(split(0),split(1).split(" ")) }.toDS
        val tf=new HashingTF().setInputCol("words").setOutputCol("rawfeatures").setNumFeatures(10000)//10000表示设置的特征数
        val tfdata=tf.transform(dataFile)
        val idf=new IDF().setInputCol("rawfeatures").setOutputCol("features").fit(tfdata)
        val idfdata=idf.transform(tfdata) 
        idfdata.select("label", "features").foreach { x => println(x.apply(0)+" "+x.apply(1)) }
      }
    }
    4.运行结果截图


    说明:最左边的是类别(0,1)右边的10000是特征数,就是第一个[]里面的数据是每个词被转换成的数字,范围应该在特征数之间,后面的[]是这个词对应的tfidf的值。

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  • 1. 向量化循环: MATLAB会自动处理索引h。当坐标中涉及0时,会有混乱之源,因为本书和手册中反复强调MATLAB数组不能有0索引。 import time import numpy as np a = np.random.rand(100000...

    优化MATLAB代码方法

    数字图像处理中:
    MATLAB是一种专门为数组运算而设计的编程语言。
    这里讨论两种优化MATLAB代码方法。

    1. 向量化循环:

    MATLAB会自动处理索引h。当坐标中涉及0时,会有混乱之源,因为本书和手册中反复强调MATLAB数组不能有0索引。

    import time
    import numpy as np
    
    a = np.random.rand(1000000)
    b = np.random.rand(1000000)
    
    tic = time.time()      #开始计时
    c = np.dot(a,b)        #对a,b 做点积
    toc = time.time()      #计时结束
    print(c)
    print("Vectorized version(向量化循环): " , str(1000*(toc-tic)) + "ms")
    
    c = 0
    tic1 = time.time()
    for i in range(1000000):
        c += a[i]*b[i]
    toc1 = time.time()
    print(c)
    print("For loop version(一般for循环): " , str(1000*(toc1-tic1)) + "ms")
    当时处理小数据量时,速度快倍
    处理百万数据,耗时相差400多倍。 
    
    2.预分配数组

    加快代码执行时间的另一种方法是在程序中预分配数组的大小。在处理数值或逻辑数组时,预分配只是简单地创建有着适当维数的数组,数组的元素均为0。例如,若我们正在处理两幅大小均为〖024x1024像素的图像f和g,则预分配由如下语句构成:
    大处理大数组时,预分配也可帮助我们减少存储器碎片。动态存储器的分配和去分配会使得存储器出现碎片。实际的结果是在计算过程中可能会有足够空间的可用物理存储器,但可能没有足够的连续空间来容纳一个较大的变董。预分配通过在计算开始时就允许MATLAB为大数据构造保留足够的存储空间,来阻止无连续空间的情形出现。

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  • 图形处理(十)测地极坐标参数

    千次阅读 2016-02-16 14:43:24
    测地极坐标参数的paper是我研究生学习阶段,写的第二篇没有源码的外文文献,年少无知,看文献的也是没有完全看懂,就开始写代码,然后通过代码不断的根据文献算法,进行调整,终于把paper的代码实现了。...

    一、相关理论

    测地极坐标参数化的paper是我研究生学习阶段,写的第二篇没有源码的外文文献,年少无知,看文献的也是没有完全看懂,就开始写代码,然后通过代码不断的根据文献算法,进行调整,终于把paper的代码实现了。在此把paper的算法详细解读一下,以供正在苦逼的搞三维图形算法的同道中人学习。

    三维的算法比较难,网上资料也比较少,国内除了到知网、万方等数据库可以有文献看,代码方面可以说没有,国外要找到提高源码的paper也很不容易,所以要把三维CAGD的一些算法学懂实属不易,在此祭奠曾经走过的三维苦逼算法学习之路。本篇博文主要讲解文献:《Geodesic polar coordinates on polygonal》,这里中文我又把它翻译为:测地极坐标参数化,离散幂映射算法中每个顶点参数值取决于该顶点的法矢,因此网格曲率变化较大时经常使得参数化结果发生较大扭曲。相比于离散指数映射算法,Eivind等提出的测地极坐标参数化方法具有更好的稳定性和鲁棒性。


    给定具有n个顶点的三角网格模型M=(V,E,T),V为顶点集,E为边集,T为三角面片集合。设Tijk=[vi,vj,vk],设s为网格曲面上的任意点,切向量X为基方向,如图。



    二、算法讲解

    在网格曲面上,对于给定的参数化种子点S,我们把网格曲面上的顶点分为两类:1-ring、k-ring(k>=2),其中1-ring表示与s直接相连的顶点,k-ring表示不与s相邻的顶点。对于测地极坐标参数化方法来说,我们需要根据这两种顶点,使用不同的计算公式。

    1、1-ring参数化方法

    对于网格曲面上的任意点s,根据s点位于网格三角面片的位置可分为三角面片内点、边点、顶点三种情况:

    ①s为三角面片T0内的点,如图 s1点,此时只需以T0作为参数化平面,以s点为原点,即可求取T0三个顶点的极坐标

    ②s位于网格边上E0,如图s2点,此时只需以E0作为铰链,固定其中的一个平面,以E0作为铰链,把另一个邻接三角面片旋转到同一个平面上,

    ③s为网格曲面的顶点,使用:《Free-form shape design using triangulated surfaces》提出的极坐标映射:即保证s点邻接边的长度不变,邻接角度为的缩放比例为,其中θi为顶点的邻接角,即对于s点邻接顶点的局部参数化满足:


    其中vws点的邻接顶点,根据公式可对s点的邻接三角面片作局部展平参数化。

     

     2、k-ring参数化

    如图所示,设网格曲面上有4点,分别为s、vi、vj、vk,s点为源点,vi、vj、vk为同一个三角面片的三个顶点,且vi测地极坐标未知,vj、vk为极坐标已知的点,分别为(Rj,θj)、(Rk,θk),目标是求取vi的极坐标,即vi在参数空间Tp上的映射点。


    测地极坐标参数化方法的基本思想是:以vi'(0,0)为原点,对vi的一环邻域点作局部参数化,接着分别以vk'、vj'为圆点,以Rk、Rj为半径作圆,则可以获得两圆的交点s'。以s'作为伪源点,通过该伪源点计算vi的极坐标。

    设ek=vk'-vi',ej=vj'-vi',ekj=vk'-vj',则伪源点s'可以表示为:

    s'=xjej+xkek

    式中,


    根据(8)式可计算s'在vi局部参数空间的坐标。由此可得vi映射至Tp的极径:


    极角计算公式:

    θi=(1-α)θj+αθk

    式中,α=ϕij/ϕkj,ϕkj是向量vk's'与向量vj's'之间的夹角,ϕij是向量vi's'与向量vj's'之间的夹角。

    测地极坐标方法:首先对源点的一环邻域点作局部参数化,接着用极径作为Dijkstra算法往外扩散的依据。Dijkstra算法扩散过程中,用公式(9)(10)不断更新活动顶点的极坐标。



    三、算法实现

    下面是paper中的伪代码:

    [cpp]  view plain  copy
    1. <span style="font-size:18px;">Algorithm 1: Pseudo code for computing DGPC on a mesh  
    2. 1: for i = 1, · · · ,n do  
    3. 2: U[i] =∞  
    4. 3: end for  
    5. 4: initializeNeighbourhood(s)  
    6. 5: candidates.push( neighbourhood( s ) )  
    7. 6: while candidates.notEmpty() do  
    8. 7: j = candidates.getSmallestNode()  
    9. 8: for i ∈ neighbours(j) do  
    10. 9: newUi = computeDistance(i)  
    11. 10: if U[i] / newUi > 1 + eps then  
    12. 11: U[i] = newUi  
    13. 12: theta[i] = computeAngle(i)  
    14. 13: if newUi < Umax then  
    15. 14: candidates.push(i)  
    16. 15: end if  
    17. 16: end if  
    18. 17: end for  
    19. 18: end while</span>  

    参考文献:

    1、《Differential coordinates for interactive mesh editing》

    2、《Interactive decal compositing with discrete exponential maps》

    3、《Part-based representation and editing of 3D surface models》

    4、《Geodesic polar coordinates on polygonal》

    **********************作者:hjimce   时间:2015.5.10  联系QQ:1393852684   地址:http://blog.csdn.net/hjimce 原创文章,版权所有,转载请保留本行信息********************
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  • matlab求法向量

    千次阅读 2021-04-19 01:59:59
    |dT/ds| dT/ds 投影方向单位向量,垂直于 T 平面 T 和 N 的单位法向量,即曲率的平面 曲线的扭率: |dB/ds| 重力常数 力学中力的标准符号 弹簧的弹簧常数 ......|dT/ds| dT/ds 投影方向单位向量,垂直于 T 平面 T 和 N ...

    |dT/ds| dT/ds 投影方向单位向量,垂直于 T 平面 T 和 N 的单位法向量,即曲率的平面 曲线的扭率: |dB/ds| 重力常数 力学中力的标准符号 弹簧的弹簧常数 ......

    |dT/ds| dT/ds 投影方向单位向量,垂直于 T 平面 T 和 N 的单位法向量,即曲率的平面 曲线的扭率: |dB/ds| 重力常数 力学中力的标准符号 弹簧的弹簧常数 ......

    从而实现了共轭曲面法向量和相对运动速度的求解,在此基础上,提出了基于 降维插值求解方法的数字化共轭曲面求解数学模型;运用计算软件MATLAB的强大数值计算和图 形显示......

    二分点 3. 二分点坐标的 matlab 代码实现 function xx1=inter2xy(x) %计算相邻点的二分点的坐标 [m,n]=size(x); xx=zeros(2*m-1,2*n-1); %扩大......

    形成公式体系进行求解,对题目所给予的影子坐标数据进行适当变 换处理,使用 matlab 进行合理的拟合,对于用公式法和方程法没法顺利解决的问题使 用穷举法作为解题的......

    经计算,我们使用 由Hansen [9] 开发的Matlab 编码来 解决离散的...

    第二类主观权重约束的放宽实质上是以限定所有属性权重正负性为前提,但仍然能够在一定范围内达到同 况:允许属性的法向量取到负值。法向量w‘的变化范围和 模型的......

    该等值面在点 x ( 1 ) 处的法向量为?f ( x 1 ) ?f ( x (...

    (pD;raxFree(pArrayVertex);mxFree(pArrayFacet);},,装载面片数据 4图像显示图像的显示分为三个步骤.分别是各个三角面片法向量的计算,光照环境的设置与3D模型......

    最后,本文还分析了传统Laplacian网格变形算法的不足,提出一种迭代编辑方法,通过不断修正中间网格的平均曲率法向量,更新最小二乘方程组 的约束关系,计算新的顶点位置......

    所提约束条件数 28.在 matlab 软件使用中,如已知 x=0:10,则 x 有___个元素。 A. 10 B. 11 C. 9 D. 12 29.如果目标函数的导数求解困难时,适宜选择......

    绍了创建三维实体的思路,并以一个离心压缩机叶轮的三维造型为例,阐述了由计算数据到创建几何实体模型的过程,运用Matlab对曲线、曲面的处理,生成的数据与Pro/E接口......

    n 是边界 上单位向外法向量. g, q, h 和 r 是定义在 上的复值函数....

    >> [x,y]=meshgrid([-3:0.2:3],[-2:0.5:2]); >> z=x.*exp(-x.^2-y.*2); >> [u,v,w]=surfnorm(x,y,z); %计算表面法向向量 >>......

    摘要:根据齿廓法线法和包络原理,利用Matlab软件强大的数据处理能力和图形显示功能,在Manab 软件中编写出求解刚、柔轮及其刀具齿形相应的齿廓法线法和包络法的运算程......

    例2 用数学软件画出曲线 L : x2 y sin x y 0 的图象;并求该曲线在点 切线与法线. P0 ( 3 , 3 2 ) 处的 解在 MATLAB 指令窗内执行如下绘图指令......

    0 的图象;并求该曲线在点 P0 ( 3 ? , ? 3 ?2 ) 处的 切线与法线. 前页 后页 返回 解在 MATLAB 指令窗内执行如下绘图指令: syms x,y; ezplot(x......

    >> [x,y]=meshgrid([-3:0.2:3],[-2:0.5:2]); >> z=x.*exp(-x.^2-y.*2); >> [u,v,w]=surfnorm(x,y,z); %计算表面法向向量 >>......

    >> [x,y]=meshgrid([-3:0.2:3],[-2:0.5:2]) ; >> z=x.*exp(-x.^2-y.*2); >> [u,v,w]=surfnorm(x,y,z); %计算表面法 向向量 ......

    z=x.*exp(‐x.^2‐y.*2); >> [u,v,w]=surfnorm(x,y,z); %计算表面法向向量 >> quiver3(x,y,z,u,v,w,1.2) %绘制三维向量图 >>?hold?...

    展开全文
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  • 文本型数据的向量化:TF-IDF

    千次阅读 2017-05-03 16:44:11
    我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述,网上的资源非常多,这里我主要来看看是如何实现的。 2.测试数据的准备(pca.txt) 1,纵坐标 是 该词 在该 文章 中 的 权重
  • 支持向量机-坐标下降(上升)法

    千次阅读 2013-06-06 21:38:08
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空空如也

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