潜在类别分析是一种分析多元分类数据的统计技术。当观测数据以一系列分类响应的形式出现时- -例如，在民意调查、个人层面的投票数据、人与人之间可靠性的研究或消费者行为和决策中- -通常感兴趣的是调查观测变量之间的混淆来源，识别和表征相似案例的集群，并在许多感兴趣的变量中近似观测值的分布。潜在类别模型是实现这些目标的有用工具。 下面我们通过R语言poLCA包来演示一下，我们先导入R包和数据library
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2024-01-11 10:29:30
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LSA 背景介绍文本挖掘中，主题模型。聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型，顾名思义，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。比如从“人民的名义”和“达康书记”这两个词我们很容易发现对应的文本有很大的主题相关度，但是如果通过词特征来聚类的话则很难找出，因为聚类方法不能考虑到到隐含的主题这一块。那么如何找到隐含的主题呢？这个一
1、循环里用局部变量时，在循环外面开，循环内部只更新 例：codevs 3235 战争 http://codevs.cn/problem/3235/ 暴力枚举，变量开在循环外+printf可水过 变量开在循环里TLE 95 2、单个字符输入，为避免空格、换行符的读入，也不要用cin 用字符串读入 我
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2021-08-05 09:58:02
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使用ITSS，对IT服务供需双方来讲，将带来以下潜在收益：1、对IT服务需方：（1）、提升IT服务质量：通过量化和监控最终用户满意度，IT服务需方可以更好的控制和提升用户满意度，从而有助于全面提升服务质量。（2）、优化IT服务成本：不可预测的支出往往导致服务成本频繁变动，同时也意味着难以持续控制并降低IT服务成本，通过使用ITSS，将有助于量化服务成本，从而达到优化成本的目的。（3）、强化IT服务
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2018-04-18 11:46:04
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1 LSA Introduction LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析，也被称为LSI(latent semantic index)，是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法...
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2013-11-11 17:40:00
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Introduction: 概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent semantic analysis)基于双模式和共现的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。 &nbs
由于论文需要用到此方法，这里做此学习记录，有需要的同学可一起学习进步。这里使用的软件为Mplus。一、潜在类别分析的基础知识潜在类别分析是潜在变量分析的一种，是将潜在变量理论与分类变量相结合的一种统计分析技术，是探讨存在统计学关联的分类外显变量背后的类别潜在变量的技术。ＬＣＡ的目的在于利用最少的潜在类别数目解释外显分类变量之间的关联，并使各潜在类别内部的外显变量之间满足局部独立的要求。１）潜在变量
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2023-11-27 06:16:36
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本文主要介绍基于R进行潜在剖面分析(Latent Profile Aanalysis, LPA)。关于潜在类别分析LCA/潜在剖面分析LPA的概念和区别，可以参考一下这篇文章：潜在类别分析LCA \潜在剖面分析LPA介绍 https://www.jianshu.com/p/4c830094131e?utm_campaign=maleskine但是此文对潜类别分析的阐释还比较生涩，而且没有
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2024-01-28 05:50:26
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深入学习C语言知识点checklist——测试你掌握C的程度的答案 前些日子在网上转载了一篇日志《关于深入学习C语言知识点checklist——测试你掌握C的程度》，这篇文章的引用真是无所不在，但找不到关于它的答案。于是突发奇想，用了两天时间整理了篇答案。全是自己的见解，希望对大家的学习有帮助。一.字符串（1）strlen()函数的返回值是什么类型的？&n
Redis单线程处理IO请求性能瓶颈1、任意一个请求在server中一旦发生耗时，都会影响整个ser
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2023-01-31 11:22:58
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潜在语义分析通过矢量语义空间来分析文档和词的关系。基本假设：如果两个词多次出现在同个文档中，则两个词在语义上具有相似性。LSA使用大量文本构成矩阵，每行表示一个词，一列表示一个文档，矩阵元素可以是词频或TF-IDF，然后使奇异值分解SVD进行矩阵降维，得到原矩阵的近似，此时两个词的相似性可通过其向量cos值。 降维原因：- 原始矩阵太大，降维后新矩阵是原矩阵的近似。- 原始矩阵有噪音，降
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2024-01-09 15:45:01
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潜在因子模型是一种常用的多元统计方法，用于探索观测数据中的潜在结构。其基本假设是观测变量之间存在一些未被观察到的潜在因子或隐变量，这些潜在因子通过载荷矩阵与观测变量相关联。载荷矩阵（loading matrix）是指描述每个潜在因子与观测变量之间关系的矩阵。将模型转化为矩阵形式，并对误差项进行标准化处理，使其满足方差为单位。最后，通过比较观测数据和其估计值的残差平方和来评价模型的拟合优度。假设潜在因子之间相互独立，且与观测变量无关。个观测变量与所有潜在因子之间的相关系数。个潜在因子，则载荷矩阵为。
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2023-04-19 17:26:51
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# 如何实现Python潜在类别模型
潜在类别模型（Latent Class Model，LCM）是一种统计模型，常用于处理分类数据。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`和`pandas`库来实现这个模型。本文将详细介绍实现潜在类别模型的流程和步骤。
## 流程概述
以下是实现潜在类别模型的基本步骤：
| 步骤 | 内容描述 |
|------|----------|
# 实现云平台潜在安全指南
在当今快速发展的技术领域，云平台的安全性变得尤为重要。对于一位刚入行的新手开发者，理解如何实现云平台潜在安全是非常必要的。以下是我为您准备的一篇简单指南。
## 工作流程
为了确保云平台的安全，以下是一个可遵循的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
## 潜在语义分析的实现流程
潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）是一种文本挖掘技术，用于从大规模语料库中发现隐藏的语义关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现潜在语义分析。
### 1. 数据预处理
在进行潜在语义分析之前，我们需要对原始文本数据进行预处理。预处理步骤包括以下几个方面：
- 文本分词：将文本拆分成单词或短语的序列。
- 去除停
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2023-12-15 05:57:27
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java.lang.String#hashCode 在计算过程中可能因为整数越界导致返回值为负数Java 语言中的 % 是取余而不是取模，如：(-21) % 4 = (-21) - (-21) / 4 *4 = -1Math.abs(int a) 当入参是 Integer.MIN_VALUE 时返回值依然是负数 Integer.MIN_VALUE
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2024-04-29 14:00:13
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目录潜在语义分析 (latent semantic analysis, LSA)单词向量空间与话题向量空间单词向量空间 (word vector space)话题向量空间 (topic vector space)潜在语义分析算法 (矩阵奇异值分解算法)非负矩阵分解算法 (non-negative matrix factorization, NMF)非负矩阵分解非负矩阵分解的形式化非负矩阵分解算法
如何提高客户成交率”这个问题，很显然，提高客户成交率首先要有效地排除客户异议，当客户的异议一一被排除后，成交也就成功在即。 而排除异议最为困难的是什么?就是看不清客户最为真实的想法，也就是心底最真的异议。如果客户戴着面具与你沟通交流，那么，作为销售者的你，永远也挖不到真正的“雷”，那么在隐患依然存在
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2022-01-14 14:31:53
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前言闲来无事，又ac了一道水题题目题目描述： “臭味相投”——这是我们描述朋友时喜欢用的词汇。两个人是朋友通常意味着他们存在着许多共同的兴趣。然而作为一个宅男，你发现自己与他人相互了解的机会并不太多。幸运的是，你意外得到了一份北大图书馆的图书借阅记录，于是你挑灯熬夜地编程，想从中发现潜在的朋友。 首先你对借阅记录进行了一番整理，把N个读者依次编号为1,2,…,N，把M本书依次编号为1,2,…,M。同时，按照“臭味相投”的原则，和你喜欢读同一本书的人，就是你的潜在朋友。你现在的任务是从这份借阅记录中计算出每个人有几个潜在朋友。
输入： 每个案例第一行两个整数N,M，2 <...
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2013-02-07 10:41:00
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Handler 内存泄漏问题： 你在 MainActivity 中创建了一个 Handler 对象，并使用它来发送延迟消息。如果在 onDestroy 中没有及时移除消息，可能导致 Handler 对象持有 MainActivity 的引用，进而引起内存泄漏。在 onDestroy 方法中，应该调用 handler.removeCallbacksAndMessages(null); 来移除所有消息
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2024-02-02 10:57:39
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