基于Gensim的Python的文本分析方法：TFIDF LDA1、简介2、中文文本预处理3、Gensim文本挖掘3.1 TFIDF文本分析3.2 LDA文本分析4、总结 1、简介 文本数据的挖掘在当今互发达的联网环境下显得越来越具有价值，数据分析师Seth Grimes曾指出“80%的商业信息来自非结构化数据。本文以中文文本数据作为分析对象，针对中文文本存在的特征进行文本预处理，并调用Gensim工具包实现对文本的TFIDF建模已经LDA建模，从文本中抽取出的特征进行表征文本信息，可用于后续文本相似度、个性化推荐等研究。 2、中文文本预处理 首先，观察如下一条用户在网上所发表的评论： 不难

ns-3中文教程，就是他的官方教程已经被翻译成中文了，现在应该大于二十字了吧。

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数据分析中常用RFM分析消费者人群，但常见RFM是用均值区分。 均值区分与利用Kmeans区别在于前者人为划定R、F、M高低界限（以均值为界限），后者为通过不断迭代确定界限（不过两者对于异常点都较为敏感） RFM模型 首先介绍一下RFM模型 R – Recency 最近一次消费的时间 F – Frequency 一段时间内的消费频次 M – Monetary 一段时间内的消费金额 RFM模型主要用来划分客户/消费者，通过上述三个指标衡量客户/消费者价值 每个指标都分为0和1两档，1就是高，0就是低。把人群划分为2 * 2 * 2=8种： 上图源于百度百科 具体分类： 111 – 重要价值人群

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采用激光二极管(LD)端面抽运, Nd:YAG/Cr4+:YAG热键合被动调Q, 在风冷的情况下, 对激光脉冲重复频率、脉冲宽度、峰值功率、脉冲能量及其相互关系进行了理论分析和实验研究。获得了200 kHz, 8 ns, 单脉冲能量50 μJ输出, 峰值功率高达6.25 kW。结果表明, 理论分析和实验结果一致, 此种激光器是重复频率高, 脉宽窄, 峰值功率高的全固态激光器。