如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一下LDA算 …
LDA的特性 LDA具有以下属性： LDA假设数据是高斯数据。 更具体地说，它假定所有类共享相同的协方差矩阵。 LDA在K−1维子空间中找到线性决策边界。 因此，如果自变量之间存在高阶相互作用，则 …
如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一下LDA算 …
LDA也不同于因子分析，它无需区分独立变量和因变量（也称为标准变量）。 当我们已经知道分组时就可以使用判别分析，而聚类分析是在不知道组的情况下进行的。 简单来说，判别函数分析就是分类。 …
Python实现lda主题模型的流程是什么，怎么开始写代码？ - 知乎
利用Python实现主题建模和LDA 算法 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 …
用lda做主题提取，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想，有什么 …
用lda做主题提取，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想，有什么方法解决？ 用lda做主题提取，gensim、lda、sklearn库都是试过了，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想。 分词用的哈 …
LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？
LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？ 最近在研究LDA主题模型，看论文中多次提及主题强度展示和主题演化的分析，很想代码复现，但苦于论文中并未阐明实现方法。 另外，在 …
通俗的解释主流的主题模型及其扩展所适合解决的问题，包括PLSA, …
能不能通俗的解释原始的PLSA与LDA,及扩展的supervised LDA[1]与Labeled LDA[2]方法的优势和劣势，及其解…
利用python做LDA文本分析，该从哪里入手呢？ - 知乎
利用python做LDA文本分析，该从哪里入手呢？ 硕二，最近打算利用topic modeling结合推荐系统做一些研究。 之前一直都是在看理论方面的知识（推荐系统基础，LDA的数学基础还有吉布斯采样），… …
机器学习（五）：数据预处理--降维-PCA和LDA
Apr 2, 2022 · 降维后可用维度数量不同。 LDA降维后最多可生成C-1维子空间（分类标签数-1），因此LDA与原始维度N数量无关，只有数据标签分类数量有关；而PCA最多有n维度可用，即最大可以选 …
LDA 在文本分类中，如何提高分类器的精确度？ - 知乎
如上图，LDA是一种监督分类技术，它在降维过程中考虑了标签，这类降维技术广泛应用于生物识别、生物信息学和化学等领域，而PCA（主成分分析）是一种非监督的降维方法。 LDA的工作原理 LDA的 …
LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比，哪个效果更好？为什么？ - 知乎
但是2008年的时候，pLSA已经被新兴的LDA掩盖了。 LDA是pLSA的generalization：一方面LDA的hyperparameter设为特定值的时候，就specialize成pLSA了。 从工程应用价值的角度看，这个数学 …