前言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一下它的算法原理。除非特别声明，本文中的LDA均指的是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），它与自然语言处理领域中的LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）是有本质上的区别的，后者是一种处理文档的主题模型。一、LDA的
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2024-05-04 21:04:52
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目录1 LDA概念2 二分类求解w3 多类LDA原理4 LDA算法流程5 LDA算法小结6 PCA和LDA的区别1 LDA概念 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也
1.PCA主成分分析PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术，实现的是高维数据映射到低维的降维。PCA原理这个介绍的不错：线性代数矩阵性质背景：特征值表示的是矩阵在特征值对应的特征向量方向上的伸缩大小；步骤：1）组成数据矩阵def get_date():
m_vec = np.array([0, 0, 0])
cov_vec = np.array([[1, 0, 0], [0,
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2024-05-20 10:44:14
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#-*- coding:utf-8 -*-
import logging
import logging.config
import ConfigParser
import numpy as np
import random
import codecs
import os
from collections import OrderedDict
#获取当前路径
path = os.getcwd()
#
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2024-07-06 08:50:12
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CLARANS (A Clustering Algorithm based on Randomized Search，基于随机选择的聚类算法) 将采样技术（CLARA）和PAM结合起来。CLARA的主要思想是：不考虑整个数据集合，而是选择实际数据的一小部分作为数据的代表。然后用PAM方法从样本中选择中心点。如果样本是以非常随机的方式选取的，那么它应当接近代表原来的数据集。从中选出代表对象（中心点）
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2024-03-15 08:17:05
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话题模型topic model是自然语言处理领域里面热门的一个技术，可以用来做很多的事情，例如相似度比较，关键词提取，分类，还有就是具体产品业务上的事了，总之可以干很多的事情。今天不会讲LDA模型的很多细节和原理，没有满屏的数学公式，只讲一讲LDA模型是个什么东西，简单的原理，用什么技术实现的LDA，以及LDA能做什么开发和LDA在实现中的一些问题。什么是主题对于一篇新闻报道，看到里面讲了昨天NB
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2024-08-28 20:22:54
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LDA 主题模型LDA的应用方向信息提取和搜索文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘基于内容的图像聚类、目标识别生物信息数据的应用基础函数LDA基本函数LDA涉及的问题共轭先验分布Dirichlet分布LDA模型：Gibbs采样算法学习参数共轭先验分布在贝叶斯概率理论中，如果后验概率p(θ|x)和后验概率p(θ)满足同样的分布律，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时先验分布叫做似然函数的共轭先
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2024-05-07 23:34:07
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最近一直在学opencv库里人脸识别中的一些算法代码，有一个模块里有三种算法PCA、LDA、LBPH用来识别人脸，PCA算法本身的基本的数学原理已在上篇文章中有所介绍，这篇文章主要介绍LDA算法的基本的数学原理，同样是搜索网络的资源看到有一篇线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析 - warmyellow的专栏 -在这里呢，就拿过来转到自己的博客
目录一、前言二、什么是LDA？三、LDA原理1.二分类问题2.多分类问题3.几点说明 四、算法实现一、前言 之前我们已经介绍过PCA算法，这是一种无监督的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据处理。然而，PCA总是能适用吗？ 考虑如下数据点：
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2023-10-16 22:18:02
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几个问题：1、停用次应该去到什么程度？？2、比如我选了参数topicNumber=100，结果中，其中有80个topic，每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的20个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber=100已经足够了？3、LDA考虑了多少文件之间的关系？4、参数 alpha,beta怎么取？？ alpha=K/50 ？？ b=0.1(0.01) ？？========================================看了几篇LDA的文档，实在写的太好了，我只能贴点代码，表示我做过lda了public class LdaM
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2013-04-13 23:04:00
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实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。 2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;
%% 导入数据
load("train.mat");
x=train(:,1:4);
y=train(:,5);
load("test.mat");
x_test=test;
% *********************问题二*******************
% **
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2024-06-15 16:50:25
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LDAP概述目录系统是关于某些类别的对象（例如人）的信息列表。目录可以用于查找特定对象的信息，也可以反方向查找满足特定需求的对象。 企业中的员工通讯录就是一个目录系统。目录访问协议（directory access protocol）就是用来访问目录中数据的标准化方式。最广泛使用的是 轻量级目录访问协议（lightweight directory access protocol，LDAP
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2024-01-16 11:28:02
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1.1 配置ldap认证 官网地址：https://pypi.org/project/django-auth-ldap/1.3.0/ 1、django使用ldap认证需要安装下面两个模块（这里是在linux下测试的） 1.安装Python-LDAP（python_ldap-2.4.25-cp27-none-win_amd64.whl）pip install python_ldap-2
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2023-11-29 14:48:10
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# LDA聚类的JAVA实现代码
**引言**
在自然语言处理（NLP）领域，主题建模是一种非常重要的技术。它帮助我们从大量文本数据中识别主题，并进行聚类分析。LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜皮尔分配）是一种常用的主题建模方法，它可以从文档集合中自动发现主题。本篇文章将探讨LDA聚类的基本原理，并提供一段简单的Java实现代码示例，帮助读者更好地理解这一技术。
如何实现Python LDA代码
## 引言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的文本主题模型，可以用于发现文本集合中隐藏的主题结构。对于刚入行的开发者来说，学习如何实现Python LDA代码可能有些困难。本文将通过展示整个实现过程的流程图和详细说明每一步所需的代码，以帮助你理解如何实现Python LDA代码。
## 实现流程
下面是实现Python
原创
2023-12-16 09:05:13
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主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。那便开始吧！数据在这里将使用到的数据集是15年内发布的100多万条新闻标题的列表，可以从Kaggle下
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2023-10-08 06:56:55
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1. LDA算法简介LDA（线性判别式分析 Linear Discriminant Analysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。在人脸识别、人脸检测等领域发挥重要作用。LDA算法与PCA算法都是常用的降维技术。二者的区别在于：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的每个样本是有类别输出的，而之前所学习的PCA算法是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。L
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2024-05-05 22:00:09
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LDA是一种文档主题生成模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的
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2024-05-08 23:17:06
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最近在做一个动因分析的项目，自然想到了主题模型LDA。这次先把模型流程说下，原理后面再讲。 lda实现有很多开源库，这里用的是gensim.1 文本预处理大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。LDA要学习文档-主题分布和主题-词分布，所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分词，使用的jieba分词工具包。注意，这里要做去停用词处理
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2023-08-17 16:45:52
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字节码指令java 虚拟机的指令由一个字节长度的，代表着某种特定操作的含义的数字，称为操作码，以及跟随其后零至多个代表此操作所需参数的操作数而组成操作码的长度为1个字节，因此最大只有256条基于栈的指令集架构. 在虚拟机的指令集中，大多数的指令都包含了其操作所对应的数据类型信息lload fload也有不包含类型信息的Goto与类型无关Arraylength操作数组类型 加载与
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2024-08-26 14:53:43
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