这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA). 在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。PCA优缺点： 优点：1.最小误差 2.提取了主要信息 缺点：PCA将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对
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2023-08-15 14:40:58
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# LDA（Latent Dirichlet Allocation）及其在Python中的应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种广泛使用的主题建模方法，它通过统计分析从大量文本数据中发现潜藏的主题。LDA模型的核心思想是假设每一篇文档都是由多个主题构成的，而每个主题又由一系列单词组成。理解LDA的基本概念和参数设置，能够帮助我们更好地应用这一强大的工具。
安装完成后，在你的Windows或者苹果OS X桌面上可以看到标有IDLE的图标了。如果你使用的是Ubuntu，在“应用”菜单中，可以看到一个新的组“编程”，其中有个应用叫IDLE。这是"PythonShell程序"，是python集成环境的一部分。这三个(>>>)如果你没有设置系统中shell的PATH环境变量，你也可以将“python”改为机器上python可执行文件的完整路
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2024-01-30 21:36:38
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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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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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LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章(当然这里假定词与词之间是
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2023-06-17 17:54:24
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# 实现“python lda主题模型 参数”教程
## 整体流程
首先我们来看一下实现“python lda主题模型 参数”的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 导入数据集 |
| 2 | 文本预处理 |
| 3 | 构建
原创
2024-03-02 06:17:30
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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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众所周知，LDA——隐狄利克雷分布作为一个“生成模型”，可以随机生成一篇文章。而我们在求一篇文章的关键词的时候，要涉及到这篇文章的主题分布和词分布。而我们进行具体的主题分布以及词分布计算的时候，我们会先将文档的词项（term）进行TF-IDF处理。我下面对TF-IDF和词分布的概念加以辨析。TF-IDF是一种衡量某一篇文档中某个词对该篇文档重要程度的计算方法。通过TF-IDF公式，我们可以计算出这
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2024-04-09 19:43:50
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LDA主题模型几种早期的文本模型TF-IDFUnigram文本模型mixture of unigramspLSILatent Dirichlet allocation概率图模型符号与术语LDA中的参数估计变分推断变分算法 几种早期的文本模型TF-IDFTF-IDF文本模型是早期文本模型的代表之一，TF-IDF公式的计算是对两个部分进行乘积，第一个部分称为词频部分（即TF部分），用来表示文本中某个
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2024-05-30 08:46:43
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##################################################################################3两类的线性判别问题可以看作是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。Fisher线性判别的思想就是：选择投影方向，使投影后两类相隔尽可能远，而同时每一
ORG的英文全称是"origin"控制类NOP， 空操作STOP， 进入休眠模式CLRWDT， 清零看门狗计数器数据传送LD，在汇编语言中通常指的是LoadLDIA i， 立即数 i 送给 ACC LDIA的全称是Load Immediate to Accumulator，意思是“将立即数加载到累加器中”。其中，“Immediate”表示立即数，即一个常数值；“Accumulator”表示累加器，
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2024-07-16 15:25:48
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Python手写实现LDA与QDA算法简略版LDAQDA完整版LDAQDA对IRIS数据集进行实验 近期实验室在上一门机器学习的讨论班，第一次作业中有一道题要求实现LDA算法与QDA算法，这里LDA部分参考了以下文章与教材，详细的推导在下面的文章里也有介绍：机器学习算法推导&手写实现03——线性判别分析《The Elements of Statistical Learning》QDA部分
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2024-09-05 12:33:08
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主题模型评价指标一览前言一、主题距离（Topic distance）引入与思考函数与原理Jaccard distanceKullback-Leibler divergenceHellinger distance注意事项个人经验二、pyldavis简介注意事项三、困惑度（perplexity）四、语义一致性（Coherence Score）概念及流程注意事项五、主观参考评价（Human Judge
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2023-11-12 22:59:45
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LDA算法最初的论文使用的是变分EM方法训练（Variational Inference）。该方法较为复杂，而且最后训练出的topic主题非全局最优分布，而是局部最优分布。后期发明了Collapsed Gibbs Sample方法，推导和使用较为简洁。 Latent Dirichlet Allocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法
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2024-04-24 09:20:33
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不少关于主题模型的东西，要说起主题模型，现在最火的当然是LDA, LDA全称是Latent Dirichlet Allocation(隐狄利克雷分布), 而不是Linear Discriminant Analysis, 相信大家很多都对lda的理解感到痛苦不
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2023-07-11 09:29:36
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LDA-有监督线性判别分析LDA: 将带标签的高维样本投影到更低维度的空间中，使投影后的点按类别区分，相同类别的点将会在投影后的空间中更接近 ,类别之间 类间离散度越大越好。PCA-非监督http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html (清楚的原理解释)作用：广泛应用于降维（尽量减少信息损失），形成 k 维是相互独立的正交特征(即主成分,
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2024-08-23 17:47:51
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LDA主题模型（算法详解） 一、LDA主题模型简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重
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2023-12-18 22:19:41
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什么是LDA主题模型？LDA资料下载链接：https://pan.baidu.com/s/13W3GWj43PoUMuzFiWgFiPA 提取码：1234 【LDA用途】：主题模型(也称话题模型)就是用来发现大量文档集合的主题的算法。借助这些算法我们可以对文档集合进行归类。适用于大规模数据场景。目前甚至可以做到分析流数据。需要指出的是，话题模型不仅仅限于对文档
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2024-01-22 08:16:46
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1.LDA主题模型困惑度 这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。 perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较 wiki上列举了三种perplex
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2023-12-28 11:11:10
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