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LDA优缺点 语义分析,语义分析的优缺点

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线性判别式分析 LDA和偏最小二乘判别式分析PLSD有什么区别？所以比LDA本身更复杂，但QDA问题可以简化为LDA算法 ， 线性判别分析( LDA线性判别分析(线性判别) 。为什么LDA是一种降维分类技术 。

1、...DirichletAllocation(隐狄利克雷分配模型我们描述了潜在的狄利克雷分布(LDA) ， 这是一种针对离散数据集(如文本语料库)的生成概率模型 。LDA是一个三层贝叶斯模型，其中一个集合中的每个项目都被建模为一组潜在主题(subject)类型的有限混合 。反过来 ， 每个主题被建模为一组潜在主题概率的无限混合 。在文本建模的上下文中，主题概率提供了文档的清晰表示 。基于变分方法和经验贝叶斯参数估计的EM算法，我们提出了一种有效的近似推理技术 。

在本文中，我们考虑了文本语料库和其他离散数据集的建模问题 。我们的目标是找到一个集合成员的简短描述，它不仅可以高效地处理大型集合，而且可以保留对分类、异常检测、摘要、相似性和相关性判断等基本任务有用的必要统计关系 。信息检索领域的研究人员在这个问题上取得了很大进展(BaezaYates和RibeiroNeto，1999) 。

2、...雷分配不是一回事 。第一个是自然语言的隐藏主题模型分析 。LDA是文档主题生成模型，也称为三层贝叶斯概率模型，包含词、主题、文档三层结构 。文档到主题服从狄利克雷分布，主题到词服从多项式分布 。第二种线性判别分析(线性判别分析)简称为LDA 。又称fisherlineardiscriminal(FLD)，是模式识别的经典算法，由Belhumeur于1996年引入模式识别和人工智能领域 。

3、 LDAEffectSize(LEfSeLEfSe LDA降维后的维区间为LDA(潜在的DirichletAllocation)，也称为三层贝叶斯概率模型，包括词、主题、文档三层结构 。所谓生成模型，就是我们认为文章中的每一个词都是通过一个“以一定概率选择一个话题，再以一定概率从这个话题中选择一个词”的过程而获得的 。文档到主题服从多项式分布，主题到单词服从多项式分布 。

4、请问,线性判别 分析 LDA和偏最小二乘判别 分析PLSDA有什么区别?将四维X向量X(x1，x2，x3，x4)展开成十四维向量(x1，x2，x3，x4，x1 * x1 ， x1 * x2，x1 * x3，x1 * x4，x2 * x3，x2 * x4，x3 * x3 。从而解决问题 。楼主在PatternRecognition里学过LDA(lineardisciriminantanalysis)的算法吗？

它有非常成熟的解析方案，随便在网上搜一下就能得到非常详细的答案 。楼主自己的问题叫QDA算法(QuadraticDiscriminantAnalysis)，中文叫二次项判别分析 。因为QDA有一个二次项，因此，它比LDA本身更复杂 。然而 ， QDA问题可以简化为LDA算法 。具体方法是将4维向量X(x1，x2，x3，x4)展开成如下14维向量Y(x1，

5、线性判别 分析( LDA线性判别式分析(Lineardisriminantanalysis，缩写为LDA)是一种经典的监督数据降维方法 。LDA的主要思想是将高维空间中的数据投影到低维空间中，投影后需要保证每个类别的类内方差小，类间均值差大，也就是说同一类别的高维数据投影到低维空间后聚类在一起 ， 但不同类别之间相距较远 。将二维数据投影到一维直线上如下图所示:上图提供了两种方式，哪种投影方式更好？
【LDA优缺点 语义分析,语义分析的优缺点】上图直观地给出了LDA分类的主要思想，下图通过数学公式推导出如何得到最佳投影法 。为了方便解释LDA的原理，我们以二进制分类为例 ， 假设现有的数据集D{(x1，y1)，(x1，y1) ， ...，(xm ， ym)}，其中任何样本xi都是n维向量 。Nj定义为J类样本的个数，Xj是J类样本的集合，μj是J类样本的均值向量，σ (0 。

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