Question

我在skicit中使用Label Propagation-学习为未知的标签寻找标签

我的输入是＆＃39; data_list＆＃39;包含400,000个梵文语句，如：

[＆＃39; tatra yad tad mahABAga SaMkara arDa kAyin＆＃39;，＆＃39; gam sa bala SrImant duryoDana ariMdama＆＃39;，＆＃39; Sigru pattra Bava SAka rucya vAta kaPa apaha＆＃39;]

我给了这个＆＃39; data_list＆＃39;作为Tfidf矢量化器fit_transform方法的参数，得到一个稀疏矩阵＆＃39; X＆＃39;

链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.fit_transform

    X = fit_transform(data_list)

然后我给了这个矩阵＆＃39; X＆＃39;到TruncatedSVD获得一个矩阵＆＃39; X_reduced＆＃39;这是尺寸减少的

    svd = TruncatedSVD()
    X_reduced = svd.fit_transform(X)

现在使用＆＃39; fit＆＃39;标签传播的功能我需要给出两个参数1）上面的矩阵X_reduced和2）带标签的矩阵

链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.semi_supervised.LabelSpreading.html#sklearn.semi_supervised.LabelSpreading.fit

    label_spread = LabelSpreading()
    label_spread.fit(X_reduced,labels) 
    #fit(X, y)
    #where X : array-like, shape = [n_samples, n_features]
    #y : array_like, shape = [n_samples]

为了创建标签，我有一个单词列表（这些是在上面的梵文句子中出现的单词），其中包含名称＆＃39; unique_words＆＃39;标签为＆＃39; 1＆＃39;或者＆＃39; 0＆＃39; 0和＆＃39; -1＆＃39;对于不在列表中的所有其他单词

我面临的问题是X_reduced没有。行（n_samples）=否。梵文句子，即没有。上面的数据列表＆＃39; data_list＆＃39; 我应该创建一个与X_reduced

相同行数的标签矩阵

那么如何创建标签矩阵以作为参数来适应＆＃39;标签传播在skicit-learn中的作用

在skicit-learn中创建标签传播标签

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