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lda主题模型实例分析,Lda主题模型

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lda获得的主题词分布可以用来做什么主题 模型一般可以用于多兼容分类和标签识别 。本文主要介绍三个-3模型、LDA 模型可用于文本分析可LDA(LatentDirichletAllocation)成为文档主题 。
1、潜在狄利克雷分配(LDALatent Dirichlet Distribution(LDA)作为基于贝叶斯学习模型的题目，是Blei等人在2002年提出的潜在语义分析和概率潜在语义分析的扩展 。LDA广泛应用于文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域 。LDA 模型是文本集模型的生成概率 。假设每个文本由主题的多项式分布表示，每个主题由单词的多项式分布表示 。特别地，假设文本的主题分布的先验分布是狄利克雷分布，主题的词分布的先验分布也是狄利克雷分布 。
LDA的文本集的生成过程是:首先随机生成一个文本主题分布，然后根据文本的主题分布在文本的每个位置随机生成一个主题，再根据主题的单词分布在那个位置随机生成一个单词 ， 直到文本的最后一个位置，生成整个文本 。重复上述过程，生成所有文本 。LDA 模型是有隐变量的概率图模型 。模型，每个话题的词分布 ， 每个文本的话题分布，文本每个位置的话题都是隐变量；文本中的每一个平民词汇都是一个观察变量 。
2、对比传统K-Means等聚类算法,LDA 主题 模型在文本聚类上有何优缺点【lda主题模型实例分析,Lda主题模型】KMEANS算法:KMEANS算法接受输入k；然后将N个数据对象分成K个簇，使得得到的簇满足以下要求:同一簇中的对象相似度高；然而，不同簇中的对象的相似性很小 。聚类相似度是通过使用每个聚类中对象的平均值来计算的，以获得一个“中心对象”(重心) 。kmeans算法的工作过程描述如下:首先从N个数据对象中随机选取K个对象作为初始聚类中心；而对于剩余对象，根据它们与这些聚类中心的相似性(距离) ， 将它们分别分配到与它们最相似的聚类(由聚类中心表示)；然后计算每个获得的新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的平均值)；重复这个过程，直到标准测量函数开始收敛 。
3、潜在狄利克雷分布 模型的发展1，LDA 模型优化算法的改进:LDA 模型最初的优化算法是基于Gibbs采样，后来转移到变分推理算法 。在这些算法中，关键是减少计算时间 ， 提高计算精度 。2.LDA模型:LDA模型的扩展最初应用于文本数据的建模，后来应用于图像、音乐、网络等领域 。比如text 主题的建模也可以 。3.将LDA 模型与other 模型组合:将LDA 模型与other 模型组合可以提高LDA 模型的性能 。
4、短文本 主题建模方法很多数据分析应用会涉及到从短文本中提取潜在的主题比如微博、短信、日志文件或者评论数据 。一方面提取对下一步有帮助的潜力主题-4/比如情感评分或者文本分类模型 。另一方面 ， 短文本数据具有一定的特殊性，不能用传统算法-3模型直接处理 。短文本数据的主要难点在于:主题Extraction模型通常包含多个过程，如文本预处理、文本矢量化、主题挖掘和主题表示 。

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