Question

我们正在开发一个数据挖掘项目，并在R中的tm包中使用了removeSparseTerms函数来减少文档术语矩阵的功能。

但是，我们希望将代码移植到python。在sklearn，nltk或其他一些可以提供相同功能的软件包中是否有一个函数？

谢谢！

Answer 1

如果您的数据是纯文本，则可以使用CountVectorizer来完成此项工作。

例如：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(min_df=2)
corpus = [
    'This is the first document.',
    'This is the second second document.',
    'And the third one.',
    'Is this the first document?',
]
vectorizer = vectorizer.fit(corpus)
print vectorizer.vocabulary_ 
#prints {u'this': 4, u'is': 2, u'the': 3, u'document': 0, u'first': 1}
X = vectorizer.transform(corpus)

现在X是文档术语矩阵。（如果您要进行信息检索，还要考虑Tf–idf term weighting。

它可以帮助您轻松地获得文档术语矩阵。

关于稀疏性 - 您可以控制这些参数：

min_df - 文档字词矩阵中术语允许的最低文档频率。
max_features - 文档字词矩阵中允许的最大功能数

或者，如果您已经有文档术语矩阵或Tf-idf矩阵，并且您有稀疏内容的概念，请定义MIN_VAL_ALLOWED，然后执行以下操作：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
MIN_VAL_ALLOWED = 2

X = csr_matrix([[7,8,0],
                [2,1,1],
                [5,5,0]])

z = np.squeeze(np.asarray(X.sum(axis=0) > MIN_VAL_ALLOWED)) #z is the non-sparse terms 

print X[:,z].toarray()
#prints X without the third term (as it is sparse)
[[7 8]
[2 1]
[5 5]]

（使用X = X[:,z]因此X仍为csr_matrix。）

如果是最低文档频率，您希望首先设置一个阈值，binarize矩阵，然后以相同的方式使用它：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

MIN_DF_ALLOWED = 2

X = csr_matrix([[7, 1.3, 0.9, 0],
                [2, 1.2, 0.8  , 1],
                [5, 1.5, 0  , 0]])

#Creating a copy of the data
B = csr_matrix(X, copy=True)
B[B>0] = 1
z = np.squeeze(np.asarray(X.sum(axis=0) > MIN_DF_ALLOWED))
print  X[:,z].toarray()
#prints
[[ 7.   1.3]
[ 2.   1.2]
[ 5.   1.5]]

在此示例中，第三个和第四个术语（或列）消失了，因为它们只出现在两个文档（行）中。使用MIN_DF_ALLOWED设置阈值。

相当于R的Python中的removeSparseTerms

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