\(LDA\)是一种比较常见的有监督分类方法，常用于降维和分类任务中；而\(PCA\)是一种无监督降维技术；\(k\)-means则是一种在聚类任务中应用非常广泛的数据预处理方法。
本文的主要写作出发点是:探讨无监督情况下，\(LDA\)的类内散度矩阵和类间散度矩阵与\(PCA\)和\(k\)-means之间的联系。1.常规有监督\(LDA\)的基本原理:\(LDA\)的目标函数:\(LDA
# R语言 LDA分析
在文本挖掘领域，主题模型是一种常用的技术，其中Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种广泛应用的主题模型。LDA通过推断每个文档的主题分布和每个主题的词分布来描绘主题之间的关系，从而帮助我们理解大规模文本数据中的隐藏主题结构。
## 什么是LDA
Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种生成式的概率模型，用于
原创
2024-03-10 06:43:28
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目录1. LDA原理2. 瑞利商与广义瑞利商3. LDA二分类4. LDA多分类5. LDA降维算法流程6. LDA优缺点LDA与PCA的区别 1. LDA原理一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）。LDA是一种监督学习的降维技术，PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最
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2024-05-29 16:18:36
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这些天重新看了过去看过的有关于自然语言处理的内容，关注到很多之前没有注意到的，但现在看来很重要的要点，整理如下：1.LDA(潜在狄利克雷分配)： 主题模型采用未标记文档的集合, 并尝试在该集合中查找结构或主题。主题模型通常假设单词的使用与主题的出现相关。 2. 训练LDA模型时, 首先要收集文档, 并且每个文档都由固定长度的矢量(单词袋)表示。 LDA是一种通用的机器学习(ML)技术, 这意味着它
R语言——线性判别分析*线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。线性判别的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异样样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别 。LDA与方差分析（ANOVA）和回归分析紧密相关
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2023-08-10 10:44:10
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LDA文本分析使用R语言的过程是一项关键的文本挖掘技术，能够帮助我们从大量文本中发现潜在的主题信息。在本文中，我将详细记录该过程的各个环节，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。这将为有志于文本分析的研究者和实践者提供一份完整的执行方案。
### 环境准备
要执行LDA文本分析，首先需要配置合适的环境。以下是所需的软硬件要求：
- **硬件**：至少8GB内存，双
目录LDA概述数学基础知识二类LDA原理多类LDA原理LDA算法流程优点缺点PCA概述协方差和散度矩阵特征值分解矩阵原理SVD分解矩阵原理PCA的两种实现方法准则优点缺点算法应用LDA vs PCA参考关于作者 LDA概述LDA（Linear Discriminant Analysis），线性判别分析。LDA是一种监督学习的降维技术。主要用于数据预处理中的降维、分类任务。LDA的目标是最大化类间
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2023-12-24 21:53:31
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隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)近几年，关于文本挖掘在期刊论文中应用最火的莫过于LDA主题模型了，其可以挖掘文本潜在含义但是对于小白来说，对大量文本进行LDA主题挖掘是非常复杂的。今后，可直接利用Text Mining软件撰写文本挖掘的各个方面的论文了！！！目前，Text Mining2.4(TM2.4)软件具备功能如下：多种类型文本：分词
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2024-03-28 10:31:50
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---恢复内容开始--- 小项目：分析希拉里邮件主题 import numpy as npimport pandas as pdimport redf = pd.read_csv("HillaryEmails.csv")df.head(1)#发现df中有很多字段，最有用的还是 ExtractedBodyText内容，所以我们将提取该字段，并提出id,再dropna()
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2024-08-06 20:02:26
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这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。 在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处理领域， LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet
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2024-05-08 22:19:57
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机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1 LDA算法学习与回顾2.1.1 LDA原理2.1.2 LDA的算法模型二分类模型多分类模型2.1.3 LDA的优化问题2.2 LDA的算法流程2.3 LDA算法等价模型2.3.1 除法及其调换位置2.3.2 减法模型及其调换位置2.3.3 除法正则模型2.3.4 减法正则模型三、实验步骤与过程3.1 比较
LDA是线性判别分析的简称，该方法是一种线性学习方法，常用于分类。 本文主要思路： 1、二分类LDA原理 2、二分类LDA如何用python实现 3、二分类LDA案例实战 4、多分类LDA原理 5、多分类LDA如何用python实现 6、多分类LDA案例实战1、二分类LDA原理讲解之前先了解一下向量的知识： 如下图所示设向量AB是单位向量，AC是任意向量，向量AC到向量AB的投影为|AC|cosx
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2024-03-11 15:59:17
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判断算法优劣时，可从以下几点思考：训练样本的数量特征空间的维数特征独立与否？模型是否是线性可分？过拟合现象？速度、性能、内存logistic回归的优缺点优点：容易实现，且易于解释（输出结果为概率）计算速度快，内存占用少lr的输出类型是一个与样本相关概率列表，我们任意设定阈值，从而得到我们想要的分类结果；LR对数据中的小噪音的鲁棒性很好，并且轻微的多重共线性不会对其结果产生特别的影响。严重的多重共线
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2024-10-24 21:59:00
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嘿嘿，这首歌为了“扣题”加上的?。为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！R资料+计划R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划BioinfoR|fastqcr QC数据处理 ：测序结果的数据质控及图标展示；Bioinfo|bedtools-操作VCF文件 VCF文
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2023-11-08 23:33:15
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以前LDA是用来分类的，PCA是用来降维的。PCA的降维是为了减少后续计算量，本身对于区分不同的类的能力并没有提升。PCA是无监督的，而LDA是能把不同的类往一个最佳的方向去投影，从而使两类之间的距离最大，达到易于区分的目的，LDA是有监督。下面这篇博文很好的讲述了LDA的算法的原理，很值得一读。
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2024-06-07 14:05:21
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Reference Number of topicsPlexity OR maximum likelihood estimation使用R语言进行主题发要在数据集中确定主题的个数，需要事先设定主题个数的搜索范围；然后分别使用LDA计算主题模型在不同主题数目下的困惑度或者似然估计数值，最终能够使得模型困惑度最低或者似然估计值最大的主题数即为最佳的主题个数。一般为了降
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2023-12-19 23:48:35
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D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型（翻译成中文就是——潜在狄利克雷分配模型）让主题模型火了起来， 今年3月份我居然还发现了一个专门的LDA的R软件包（7月份有更新），可见主题模型方兴未艾呀。主题模型是一种语言模型，是对自然语言进行建模，这个在信息检索中很有用。 LDA主题模型涉及到贝叶斯理论、Di
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2024-05-13 12:10:56
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是由Blei等人在2003年提出来的。LDA是在pLSI的基础上增加了贝叶斯框架，是pLSI变成了贝叶斯主题模型的LDA。概率模型求参数，当然需要进行参数估计，LDA参数估计的方法有：变分贝叶斯推断（VB）；期望传播（EP）；Collapsed Gibbs Sampling；Collapsed Variational B
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2024-03-28 22:02:38
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一.LDAP的4中基本模型 LDAP的体系结构由4中基本模型组成：信息模型描述LDAP的信息表达方式；命名模型描述LDAP的数据如何组织；功能模型描述LDAP的数据操作访问方式；安全模型描述LDAP的安全机制。 1.信息模型 &nbs
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2023-11-10 22:46:00
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LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。LDA模型的常见用途LDA的作用就是根据每个文档的用词用句规律，找出文档背后隐藏的多个主题。简单来说，我们人类写文章都是根据主题来创作，而LDA就是根据已写好的文章来反推出主题。通过LDA可以摒弃其他信息，然后提取出重
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2023-05-23 15:14:57
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