天気予報とLDAで適切な季節数を求める 備忘録 - Qiita

概要 日本には美しい四季があることが自慢らしい。しかし日本は亜熱帯地域にあるため雨季を加えなければならないのではなかろうか。 四季が適当か五季が適当か機械学習で吟味してみる。 クラスタリング手法は多くあるが天気予報を文章と捉えたとき、LDA(Latent Dirichlet Allocation)で納得の行くクラスタ数（季節数）を得ることができるのか。 本当は出力が確率分布なのでクラスタ内の各分布距離を計算しながらクラスタ数の落としどころを探す手法を試したかっただけ。確率分布ではAICやBICが使えないから。 そのときの備忘録 実施期間: 2022年6月 環境：Ubuntu20.04 LTS 1. パケージ LDAはgensimではなくscikit learnで作成する。確率分布距離はJensen-Shannon distanceをscipyのAPIで計る。 import numpy as

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"四季が適当か五季が適当か機械学習で吟味してみる / 天気予報を文章と捉えたとき、LDAで納得の行くクラスタ数（季節数）を得ることができるのか / 1週間分の天気の連結し文章を作成"