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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# R语言实现LDA（线性判别分析）
## 引言
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种常用的统计分类方法，主要用于数据的降维和分类。LDA能够在特征空间中找到最优的线性组合，使得类别之间的差异最大化，而类内差异最小化。本文将介绍如何在R语言中实现LDA，并通过代码示例和图形演示其基本流程。
## 什么是LDA？
LDA实际上是一种监督学习
主题模型是一种用于发现文本数据中隐藏主题的方法。其中，潜在狄利克雷分布(LDA)是最常用的主题建模算法之一。LDA可以帮助我们从文本数据中找出不同主题的分布，并了解每个文档中这些主题的权重。
在R语言中，我们可以使用topicmodels包来实现LDA模型。下面我们将介绍如何在R语言中实现LDA模型，并展示一个简单的示例。
首先，我们需要安装并加载topicmodels包：
```r
ins
原创
2024-05-10 05:05:21
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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
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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概念 数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）是运筹学中用于测量决策部门生产效率的一种方法，它是基于相对效率发展的崭新的效率评估方法。 详细来说，通过使用数学规划模型，计算决策单元相对效率，从而评价各个决策单元。每个决策单元（Decision Making Units，DMU）都可以看作为相同的实体，各 DMU 有相同的输入、输出。综合分析输入、输出数据，DEA
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2023-08-24 15:07:34
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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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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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\(LDA\)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
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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因为影像处理过程的需要，还是需要学习一些IDL语言，以便在ENVI中对图像进行批量的操作。这里就不定期的更新一些心得和小段吧。第一本书《遥感二次开发语言IDL》 徐永明编著，科学出版社，2014年6月第一版2018.07.08（1）IDL语言不区分大小写（2）IDL中分号“；”表示注释（3）“$”表示续行符（4）一行可以写多条IDL语句，使用“&”连接（5）IDL行文风格类似pascal（
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2024-04-18 16:33:57
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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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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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# 在R中实现LDA模型的指南
在这篇文章中，我们将逐步学习如何用R语言实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型。LDA是一种主题建模方法，可以帮助我们从文本数据中提取潜在主题。本文将为你提供一个完整的流程指南，展示如何准备数据、训练模型以及分析结果。
## 流程概述
我们可以将整个流程分为几步，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 12:44:43
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# 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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R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）tecdat.cn
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术
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2023-10-07 09:12:07
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# R语言LDA模型
## 引言
随着大数据时代的到来，海量的文本数据被广泛应用于各个领域，如社交媒体、新闻、评论等。对这些文本数据进行有效的分析和挖掘，能够为决策提供有价值的信息。主题建模是文本分析的一种重要方法，通过主题建模可以将文本数据划分为不同的主题并进行分析。LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种常用的主题建模方法，可以自动地从文本数据中识别出主题
原创
2023-08-30 10:46:53
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# R语言中LDA模型
Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种文本挖掘和主题建模技术，通过对文档集合中的主题进行建模，可以帮助我们理解和分析文本数据。在R语言中，我们可以使用`topicmodels`包来实现LDA模型的建立和应用。
## LDA模型介绍
LDA模型假设每个文档是由主题的混合组成的，而每个主题又由单词的分布组成。通过对文档中的单词进行统计分析，
原创
2024-04-07 03:44:22
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lda 算法的参数 R语言
在当今的数据科学领域，自然语言处理（NLP）是一项极具吸引力的技术，而LDA（Latent Dirichlet Allocation）作为一种主题模型算法，能够从大规模文本中提取潜在主题。在本文中，我将深入探讨LDA算法在R语言中的实现及其参数设置，帮助大家掌握如何有效利用这些工具。
```mermaid
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