sklearn中TruncatedSVD降维的简单使用

参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1530432
n_components : 目标输出维度
n_iter ：迭代次数

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD    lsa = TruncatedSVD(n_components=k, n_iter=n_iters)
M_reduced = lsa.fit_transform(M)

使用TruncatedSVD,把原先规模为(文本数，词汇数)的特征矩阵X化为规模为(文本数，主题数)的新特征矩阵X2：

(主题数一般比词汇数少)

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