散布図を作るときは、scatterが便利。分類やクラスタリングを視覚化する場合、 ラベルの出力値に応じて自動で色分けしてくれる。以下のようにcにラベルを指定するだけ plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=crf.labels_) すると、こんな風に色分けしてくれる。

忘れがちなのでメモ。主要な色については 1 文字で指定可能b：青 (Blue) g：緑 (Green) r：赤 (Red) c：シアン (Cyan) m：マゼンタ (Magenta) y：黄 (Yellow) k：黒 (Black) w：白 (White)出力イメージ 尚、これらの情報はこちらを参考にさせて頂いた。（ほ…

コーパスと辞書を用いて潜在的意味解析を行う。 ＊文書のベクトル化（次元圧縮） 文書セットから辞書を作成する。 不用語を取り除く BoW表現に変換 from gensim import corpora dic = corpora.Dictionary(documents) dic.filter_extremes(no_below=20, no_ab…

形態素解析エンジン。 言語, 辞書,コーパスに依存しない汎用的な設計が基本方針。 コスト推定はコーパスから学習する。 ＊与えられた文章を分割できるすべてのパターンに分割し、その中で計算したコストがもっとも小さい分割結果を採用。 とりあえず解析 MeC…