LDA的原理
参考回答：
LDA是一种基于有监督学习的降维方式,将数据集在低维度的空间进行投影,要使得投影后的同类别的数据点间的距离尽可能的靠近,而不同类别间的数据点的距离尽可能的远。
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LDA*（Latent Dirichlet Allocation） LDA是一种常见的主题模型算法。简单来说它是一个贝叶斯概率生成模型，用于对文档集进行降维或者潜在语义分析。 1. 算法介绍 整体说明 给定一个语料库。 语料库中的词整体构成了一个词汇表中采样出 一个 中采样出该词的话题 中采样出单词, SparseLDA, AliasLDA, F+LDA, LightLDA和WarpLDA。 我们
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LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。在朴素贝叶斯算法原理小结中我们也已经讲到了这套贝叶斯理论。在贝叶斯学派这里： 先验分布 +数据（似然）=后验分布 这点其实很好理解，因为这符合我们人的思维方式，比如你对好人和坏人的认知，先验分布为：100个好人和100个的坏人，即你认为好人坏人各占一半，现在你被2个好人（数据）帮助了和
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我试图了解如何gensim包在Python实现潜在Dirichlet分配。我正在做以下工作： 定义数据集 删除stopwords后，我创建了字典和语料库： 然后我定义了LDA模型。 然后我打印主题： 我无法从这个结果中了解太多。它是否提供了每个单词出现的概率？还有，主题1、主题2等的含义是什么？我期待着一些或多或少像最重要的关键词。 我已经查阅了gensim教程，但它并没有起到多大作用。 谢谢。
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目前，我尝试用Apache Spark和scala实现LDA算法：
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在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处理领域， LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），他是一种处理文档的主题模型。我们本文只讨论线性判别分析，因此后面所有的LDA均指线性判别分析。 1. LDA的思想 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
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我想知道gensim的LDA（潜在Dirichlet分配）算法的默认迭代次数。我认为文档中没有提到这一点。（迭代次数由初始化LdaModel时的参数迭代次数表示）。谢谢