我有一个词干列表：
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我正在使用此功能将列表转换为术语文档矩阵：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
def tdm(data):
vec = CountVectorizer()
X = vec.fit_transform(data)
df = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vec.get_feature_names())
return df
如何使用PCA缩小生成的矩阵的尺寸？
答案 0 :(得分：1)
以下代码将PCA应用于您的问题：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import PCA
def tdm(data):
vec = CountVectorizer()
X = vec.fit_transform(data)
df = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vec.get_feature_names())
return df
def find_principal_components(n, data):
pca = PCA(n_components = n)
principalComponents = pca.fit_transform(data)
return pd.DataFrame(pca.components_, columns=data.columns)
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df = tdm(text)
print(df) # 9 rows x 170 columns
principalDF = find_principal_components(2, df)
print(principalDF) # 9 rows x 2 columns
请注意，这并没有太大作用-了解{em> {}是什么，{em}是否有效，等等是比the scope of Stack Overflow更大的问题。
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