第十七章 番外 共现矩阵
共现矩阵（Co-occurrence Matrix）是一种统计方法，用于描述差别元素之间共同出现的频率。这种矩阵在自然语言处置惩罚、图像分析、保举系统等范畴有着广泛的应用。下面我将用普通易懂的方式解释共现矩阵的概念。例子：词语共现矩阵
假设我们有一篇简短的文章，文章中有几个单词，我们想要知道这些单词是怎样相互关联的，即它们一起出现的概率是多少。我们可以构建一个共现矩阵来资助我们理解这些单词之间的关系。
步骤：
[*]确定词汇表：起首列出文章中出现的所有单词，形成一个词汇表。
[*]初始化矩阵：根据词汇表的巨细，创建一个 n×n 的矩阵（n 为词汇表的长度），并将所有元素初始化为 0。
[*]计数共现：遍历文章中的每一对单词，如果它们相邻出现，则在共现矩阵中相应的位置加 1。
[*]完成矩阵：完成遍历后，共现矩阵中的每个元素就代表了一对单词共现的次数。
示例：
假设我们有以下句子：“The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
[*]词汇表：{‘the’, ‘quick’, ‘brown’, ‘fox’, ‘jumps’, ‘over’, ‘lazy’, ‘dog’}
[*]初始化矩阵：创建一个 8×8 的矩阵。
[*]计数共现：
[*]“the” 和 “quick” 共现了 1 次
[*]“quick” 和 “brown” 共现了 1 次
[*]…
[*]“lazy” 和 “dog” 共现了 1 次
[*]完成矩阵：最终得到的共现矩阵如下所示：
thequickbrownfoxjumpsoverlazydog
the 0 1 0 0 0 1 0 0
quick1 0 1 0 0 0 0 0
brown0 1 0 1 0 0 0 0
fox 0 0 1 0 1 0 0 0
jumps0 0 0 1 0 1 0 0
over 1 0 0 0 1 0 0 0
lazy 0 0 0 0 0 0 0 1
dog 0 0 0 0 0 0 1 0
在这个矩阵中，每一行代表一个单词，每一列也代表一个单词。矩阵中的每个值表现对应行和列的单词共现的次数。比方，“the” 和 “quick” 共现了 1 次，以是矩阵中 (the, quick) 和 (quick, the) 的位置都是 1。
应用场景：
[*]自然语言处置惩罚：用于文本挖掘，分析文档中单词的相关性。
[*]图像分析：用于纹理分析，计算图像中像素的共现模式。
[*]保举系统：用于协同过滤算法，分析用户行为模式。
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