LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比，哪个效果更好？为什么？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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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算法的中心思想吗？ - 知乎
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，则不适合。
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。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
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？ - 知乎
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。分词用的哈工大的分词和停用词表。文本是评… 显示全部关注者 5 被浏览
LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比，哪个效果更好？为什么？ - 知乎
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，这个数学方法的generalization，允许我们用一个训练好的模型解释任何一段文本中的语义。
机器学习（五）：数据预处理--降维-PCA和LDA
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，即最大可以选择全部可用维度。
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，在以获得文档—主题分布的情况… 显示全部关注者 9
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），… 显示全部关注者 215
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算法的中心思想吗？ - 知乎
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。如下图1 1所示。