在
主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。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
文章目录1、数据集处理2、不同特征维度上的均值向量3、类内散步矩阵与类间散步矩阵4、特征值与特征向量5、可视化展示 主要流程： 理论部分的参考文章：1、LDA和PCA降维总结2、详解协方差与协方差矩阵3、期望值、均值向量和协方差矩阵4、如何计算数学期望以下是用一个经典的“鸢尾花”数据集上使用线性判别分析完成降维任务。数据集中含有3类共150条鸢尾花基本数据，其中3个种类山鸢尾，变色鸢尾，维吉尼亚
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2024-07-06 09:09:42
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个性化推荐引擎：采用一种高效的算法来估计贝叶斯模型中的参数 问题定义： LDA是一个三层次的贝叶斯模型，没一个item可以通过一组topic来表示，而每个topic又符合一定的概率分布。本文的LDA算法应用比较广泛，可应用于文本建模，文本分类和电影推荐，并且本文采用了一种高效的算法来估计贝叶斯模型中的参数。 方法: （1）LDA算法 首先是几个常见的术语：v=1，否则wv=0； 12.
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2023-08-24 20:08:18
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LDA整体流程先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,…,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC）LDA以文档集合D作为输入（会有切词，去停用词，取词干等常见的预处理，略去不表
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2024-01-08 18:18:29
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，最近看了点资料，准备使用python实现一下。至于数学模型相关知识，某度一大堆，这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南这篇博文只讲算法的sampling方法python实现。完整实现项目开源python-LDA lda模型变量申请及初始化#
#伪代码
#
输入：文章集合（分词处理后）
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2023-05-28 19:47:08
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不同于PCA方差最大化理论，LDA算法的思想是将数据投影到低维空间之后，使得同一类数据尽可能的紧凑，不同类的数据尽可能分散。它的数据集的每个样本是有类别输出的，投影后类间方差最大，类内方差最小LDA需要数据满足如下两个假设：原始数据根据样本均值进行分类不同类的数据拥有相同的协方差矩阵一般来说第2条很难满足，所以在实际使用中如果原始数据主要是根据均值来划分的，此时LDA降维效果很好，但是PCA效果就
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2024-07-05 21:39:12
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，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。
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2023-07-02 13:41:12
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目录文本聚类一、LDA 主题模型1.1 加载数据集1.2 数据清洗、分词1.3 构建词典、语料向量化表示1.4 构建 LDA 模型1.5 模型的保存、加载以及预测1.6 小结 Update log 2021.07.08：主要上传停用词表，增加模型保存、加载与预测部分代码 2021.08.04：分享项目代码，https://github.com/dfsj66011/text_cluster文本聚类
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2024-03-27 16:23:28
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一.机器学习基础首先第一部分也是莫烦老师的在线学习笔记，个人感觉挺好的基础知识，推荐给大家学习。对机器学习进行分类，包括：1.监督学习:通过数据和标签进行学习，比如从海量图片中学习模型来判断是狗还是猫，包括分类、回归、神经网络等算法;2.无监督学习:只有数据没有类标，根据数据特征的相似性形成规律，比如不知道类标的情况进行分类猫或狗，常见的聚类算法(物以类聚);3.半监督学习:综合了监督学习和无监督
提要：本文主要介绍了和推导了LDA和PCA，参考了这篇博客 LDALDA的原理是，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，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。要说明白LDA，首先得弄明白线性分类器(Linear Classifier)：因为LDA是一种线性分类器。对于K-分类的一个分类问题，会有K个线性函数：
二分查找三种模板模板 #1 (left <= right)left,right二分查找的最基础和最基本的形式。 查找条件可以在不与元素的两侧进行比较的情况下确定（或使用它周围的特定元素）。 不需要后处理，因为每一步中，你都在检查是否找到了元素。如果到达末尾，则知道未找到该元素。模板 #2 (left < right)[left,right)(半闭半开区间)一种实现二分查找的高级方法。
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2024-06-03 16:42:53
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ID3分类算法由Quinlan于1986年提出来的，使用信息增益作为属性选择标准。首先检测所有属性，选择信息增益值最大的属性产生决策树节点，由该属性的不同取值建立分支，在对各分支的子集递归调用该方法建立决策树节点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止，最后得到一棵决策树，用来对新的样本进行分类。 1.信息熵熵(entropy，也叫信息熵)用来度量一个属性
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2024-04-22 21:00:02
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LDA
LDA 是一种经典的线性学习方法。在二分类问题上，其目标是找到一个投影方向，使得按照此投影方向投影后，同类样例的投影点尽可能近，而非同类样例的样本点尽可能远。在多分类问题上（设类别数为 C），同样可以按照上述思想进行推导。值得注意的是，在二分类问题上，投影后的样本点的维度为 1， 而在多分类问题上，至多可以找到 C-1 个正交的投影方向，即投影后的样本点的维度可以为 [1,C-1],这可能
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2024-05-19 10:21:27
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LDA：
LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant，因为它被Ronald Fisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，
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2024-05-21 11:22:46
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Linear Discriminant Analysis（线性判别分类器）是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样
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2024-05-24 21:12:19
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线性判别法则（Linear Discriminant Analysis)LDA是一种监督学习。也称为Fisher's linear discriminant。LDA的原理是，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，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。要说明白LDA，首先得弄明白线性分类器 因为LDA是一种线性分类器。对
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2024-04-01 12:03:11
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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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# 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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1. 简述LDA线性判别分析（linear discriminant analysis, LDA）是最直接和最快的分类模型之一，是一种有监督的算法。模型的训练可分为3步：（1）计算某个类（如垃圾短消息类）中所有TF-IDF向量的平均位置（质心）； （2）计算不在该类（如非垃圾短消息类）中的所有TF-IDF向量的平均位置（质心）； （3）计算上述两个质心之间的向量差（即连接这两个向量的直线）。2.
0 前言看完前面几篇简单的文章后，思路还是不清晰了，但是稍微理解了LDA，下面@Hcy开始详细进入boss篇。其中文章可以分为下述5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在本文第4 部分阐述）一个采样：Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤
