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lda 文本分析 测试,基于LDA模型的文本主题分析

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【lda 文本分析 测试,基于LDA模型的文本主题分析】LDA分类于文本，由AndrewY .和Jordan于2003年提出 。它是一个主题模型 ， 可以以概率分布的形式给出文档集中每个文档的主题，这样通过分析 some文档提取它们的主题(分布)后，就可以根据主题(分布)进行主题化，lda是什么意思？车内出现lda标志，表示汽车偏离轨道的预警系统 。

1、我是这样一步步理解--主题模型(TopicModelLDA可以分为以下五个步骤:LDA有两种含义，一种是线性判别分析，另一种是概率主题模型:LatentDirichletAllocation(简称LDA) 。本文谈的是后者 。根据维基上的介绍，LDA是由Blei ， DavidM M .，ng，AndrewY提出的 。和2003年的约旦 。它是一个主题模型，可以以概率分布的形式给出文档集中每个文档的主题，这样通过分析 some文档提取它们的主题(分布)后，就可以根据主题(分布)进行主题化 。

2、LDAEffectSize(LEfSeLEfSeKmeans算法是clustering 分析 method中一种基本的、应用最广泛的划分算法 ， 是一种已知聚类类别的聚类算法 。指定类别数为k ， 对样本集进行聚类，聚类结果用k个聚类中心表示 。该算法基于给定的聚类目标函数(或聚类效果准则)，采用迭代更新的方法，每次迭代过程都朝着目标函数值递减的方向进行 。最终的聚类结果使目标函数值得到一个最小值 ， 达到了更好的聚类效果 。

3、无监督第五节:LDA(LatentDirichletAllocation算法细节LDA是一个生成概率模型 。其基本思想是 ， 一个文档由多个隐藏主题生成，每个主题由分布的词表示 。LDA假设语料库D中每个文档的生成过程如下:1 .话题的数量k是已知的；2.单词的概率由参数控制 。参数是一个k维的向量，每个元素都大于0 。给定已知的伽玛分布参数，对主题混合的参数进行联合分布，将代表主题的参数z和代表文档的参数W进行积分，对z求和得到文档的边缘分布 。将所有文档的边缘分布相乘，得到整个语料库的概率 。参数和参数是语料库 。

4、线性判别 分析(LDA线性判别式分析(LDA)是一种经典的监督数据降维方法 。LDA的主要思想是将一个高维空间中的数据投影到一个更低维的空间中，投影后需要保证每个类别的类内方差小，类间均值差大，也就是说同一类别的高维数据投影到低维空间后会聚集在一起 ， 但不同类别之间相距较远 。将二维数据投影到一维直线上如下图所示:上图提供了两种方式，哪种投影方式更好？

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