1、LDA的基本原理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
转载
2024-05-09 21:49:12
121阅读
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
转载
2023-05-23 15:14:57
1166阅读
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
转载
2023-10-08 06:56:55
134阅读
实验原理LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算每个类别的均值向量。2.计算类内散度矩阵（Within-class scatter matr
转载
2023-06-18 14:56:52
171阅读
1、简介在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation，它在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主
转载
2023-08-17 09:15:56
88阅读
# Python中文LDA分析教程
## 概述
本教程旨在教会刚入行的开发者如何使用Python进行中文LDA分析。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种无监督的主题模型，常用于文本挖掘和信息检索领域。
## 整体流程
下面是进行中文LDA分析的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 文本分词 |
| 3
原创
2023-08-23 12:28:42
382阅读
在数据挖掘与自然语言处理的领域，主题建模是一个重要的任务，而LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法则是最流行的主题建模方法之一。通过主题分析，我们可以揭示文本数据中的潜在主题，从而为后续的数据分析和决策提供支持。接下来，我将以LDA的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个维度来记录处理“Python主题分析LDA”问题的过程。
## 版本
# LDA主题分析 python实现指南
## 介绍
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，用于发现文档集合中隐藏的主题结构。它可以帮助我们理解文本数据，并从中提取有用的信息。本文将指导你如何使用Python实现LDA主题分析。
## LDA主题分析流程
下面是实现LDA主题分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-07-23 06:28:23
429阅读
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
LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
原创
2019-02-12 15:06:05
2775阅读
点赞
目录线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么二、计算散布矩阵三、线性判别式及特征选择四、样本数据降维投影五、完整代码结语线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么LDA概念及与PCA区别LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）也是一种特征提取、数据压缩技术。在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合。它是一种有
转载
2023-09-12 11:21:42
63阅读
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。
==============================================
转载
2024-06-07 14:05:21
55阅读
# 文本分析lda实现流程
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 文本预处理（分词、停用词去除等） |
| 3 | 构建词袋模型 |
| 4 | 使用LDA模型进行主题建模 |
| 5 | 可视化主题分布结果 |
## 操作步骤及代码注释
### 步骤1：准备文本数据
在这一步骤中，我们需要准备好需要进行主题建模
原创
2024-07-14 04:50:10
108阅读
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
转载
2024-04-29 17:37:15
163阅读
详解 LDA 详解 LDA基本概念什么是LDALDA 核心思想LDA 简单二分类实例实现步骤（python）第一步 标准化处理第二步 计算每一类别特征的均值向量第三步 计算类间散布矩阵S(B)和类内散布矩阵S(W)第四步 计算矩阵S(W)^(-1)S(B)的特征值和对应的特征向量第五步 选取前k个特征和对应的特征向量，构造一个d×k维的转换矩阵W，其中特征向量以列的形式排列第六步 将训练样本通过
转载
2023-10-27 04:34:29
92阅读
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
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，
转载
2024-04-25 18:43:44
102阅读
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
转载
2024-04-28 19:14:07
46阅读
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
转载
2024-08-12 13:47:00
87阅读
