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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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
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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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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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
通俗理解LDA主题模型 原文： 0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者
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
用判别函数分类的概念首先模式识别系统的主要作用是：判别各个模式所属的类别，例如对一个两类问题的判别，就是将模式x划分为成ω1和ω2两类。两类问题的判别函数（以二维模式样本为例）若x是二维模式样本x = (x1 x2)T，用x1和x2作为坐标分量，得到模式的平面图： 这时，若这些分属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分d(x) = w1x1 + w2x2 + w3 =
On-Line LDA: Adaptive Topic Models for Mining Text Streams with Applications to Topic Detection and Tracking 阅读笔记1.简介论文题目：On-line LDA: Adaptive Topic Models for Mining Text Streams with Applications t
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2023-11-10 19:48:22
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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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主题模型历史： Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，Thomas Hofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（Probabilistic Latent Semantic Indexing，简称PLSI）。 隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSI，由Blei, Da
隐含狄利克雷分配（LDA，Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型(Topic Model，即从所收集的文档中推测主题)。 甚至可以说LDA模型现在已经成为了主题建模中的一个标准，是实践中最成功的主题模型之一。那么何谓“主题”呢？，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说， 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认
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2024-04-29 17:37:15
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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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在本文中，我将详细记录如何使用LDA模型进行影评分析的过程。这个过程涉及Python代码的实现，以及在过程中遇到的问题和解决方案。
首先，我们所面对的问题背景是，随着评论数据的快速增长，分析影评数据以获取用户的观点和情感变得尤为重要。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题建模技术，能够提取文本中的潜在主题。我们可以使用LDA模型对影评进行分析，以便更好地
最近在搞文本主题相关的东西，所以花了很多时间研究LDA主题模型。个人感觉这个模型应用广泛，但是数学原理相对复杂，涉及到的数学公式比较多。下面总结一下。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。相对于文本相似，文本相似主要是根据字符串的匹配程度进行判断的，
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2024-04-25 18:43:44
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通常称为LSA，因为维基百科中提到：it is sometimes called latent semantic indexing (LSI).LSA的文档里面則以称为LSI为主. 所以百度上的(包括本文在內)LSA就是LSI，LSI就是LSA #################LSA和LSI(end)###################\##################LDA
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2024-06-25 17:24:21
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线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）简介线性判别分析（LDA）主成分分析（PCA）LDA和PCA的异同点 简介线性判别分析（LDA）什么是LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。LDA是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。LDA的特点多维空间中，数据处理分类问题较为复杂，LDA算法将多维空间中的数据投影到
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2024-05-15 09:58:30
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LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，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。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。 什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。 可能
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2024-04-28 19:14:07
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1.为什么要使用lda？ 我们简单来看一些其他的一些算法 （1） tf-idf 这种方法给一篇文章提取一些有 代表性的词 来代表
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2024-08-12 13:47:00
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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
