宏观理解LDA有两种含义线性判别器(Linear Discriminant Analysis)隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，简称LDA)本文讲解的是后者，它常常用于浅层语义分析，在文本语义分析中是一个很有用的模型。LDA模型是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后，便可以根据
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2023-11-15 06:29:57
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说明 ：本文为个人随笔记录，目的在于简单了解LDA的原理，为后面详细分析打下基础。 一、LDA的原理LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA的原理：将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类
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2023-06-12 17:46:24
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，主要用于挖掘文本数据中的潜在主题。本文将围绕如何在 Java 中实现 LDA，同时详细介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利运行 LDA 模型，我们需要确保以下环境和依赖项：
| 序号 | 组件 | 版本
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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随着互联网的发展，文本分析越来越受到重视。由于文本格式的复杂性，人们往往很难直接利用文本进行分析。因此一些将文本数值化的方法就出现了。LDA就是其中一种很NB的方法。 LDA有着很完美的理论支撑，而且有着维度小等一系列优点。本文对LDA算法进行介绍，欢迎批评指正。 本文目录：1、Gamma函数2、Dirichlet分布3、LDA文本建模4、吉普斯抽样概率公式推导5、使用LDA
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2023-10-16 02:50:07
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# 使用 LDA 分类算法的 Java 实现指南
在自然语言处理领域，Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种常用的主题建模方法。对于刚入行的小白，了解如何在 Java 中实现 LDA 分类是一个很好的起点。本文将为您提供一个详细的步骤指南，帮助您轻松上手。
## 整体流程
在实现 LDA 分类算法之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个简单的流程表：
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# 使用Java实现LDA模型进行主题建模
主题建模是自然语言处理（NLP）中的一种技术，旨在从一组文档中发现潜在的主题。其中，Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种广受欢迎的生成模型，用于处理文本数据。本文将演示如何利用Java实现LDA模型，并以简单的代码示例进行说明。
## LDA模型简介
LDA是一种无监督学习的方法，它通过假设文档为多种主题的混合，进
线性判别准则与线性分类编程实践一、线性判别准则（LDA）二、线性分类算法1.线性分类2.支持向量机（SVM）三、LAD算法测试1.处理鸢尾花数据集2.处理月亮数据集四、对月亮数据集进行SVM分类1.SVM分类2.多项式核3.高斯核 一、线性判别准则（LDA）LDA是一种监督学习的降维技术。也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。L
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2023-12-17 17:24:18
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目录
1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
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2024-04-05 00:00:48
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
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2024-08-12 17:21:15
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主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢： 除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。 这些主题分布可以有多种用途： 聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
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2017-04-16 19:32:22
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# LDA模型及其Java实现
## 导论
主题模型是一种用来发现文本数据中隐藏主题的统计模型。其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种常用的主题模型。本文将介绍LDA模型的原理，并给出其Java实现的示例代码。
## LDA模型原理
LDA模型是一种生成式模型，它假设每篇文档都是由多个主题构成的，并且每个主题又由多个词组成。模型的目标是通过给定文档
原创
2023-08-09 10:09:19
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# LDA主题模型的实现与应用
## 引言
在大数据时代，文本数据的爆炸增长使得信息的处理与分析成为一种迫切需求。隐含狄利克雷分配（LDA，Latent Dirichlet Allocation）是一种经典的主题模型，用于从文档中发现潜在主题。这种模型通过分析文档中的词语分布，帮助我们识别出文档集合中的主题结构，并为进一步的文本挖掘提供基础。
## LDA模型简介
LDA模型假设每个文档是
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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文章目录特征工程什么是特征工程数据预处理缺失值的处理删除法填补法Pandas填充Sklearn填充数据归一化什么是归一化归一化原理为什么要用归一化什么算法需要进行归一化sklearn库归一化处理归一化存在的问题数据标准化什么是标准化标准化原理为什么要用标准化sklearn库标准化处理标准化和归一化对比特征抽取字典特征数据提取文本特征数据提取TF-IDF 做比赛或者做项目的时候，绞尽脑汁考虑到了
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2024-06-19 09:01:52
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（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：  
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2024-05-04 19:03:09
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前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
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2024-02-22 15:41:03
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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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学习《python machine learning》chapter5——Compressing data via dimensionality reduction主要内容如下：（1）主要成分分析 Principal Component Analysis (PCA) ——非监督学习（2）线性判别分析 Linear Discriminant Analysis (LDA) ——监督学习（3）核主成分分
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2024-04-22 10:22:55
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