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如何解释lda分析结果,LDA结果分析

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如何使用mahout来记录ldaTheme分析用sqoop从MySQL导入数据到HDFS，20数据判别分析Mahalanobisdistance定义:Mahalanobis距离是印度统计学家Mahalanobis (P. 。
【如何解释lda分析结果,LDA结果分析】
1、LDAEffectSize(LEfSeLEfSe将四维向量X(x1 ， x2 ， x3，x4)展开为十四维向量(x1 ， x2，x3，x4 ， x1 * x1 ， x1 * x2 ， x1 * x3，x2 * x2，x2 * x3，x2 * x4，x3 * 。从而解决问题 。楼主有没有学过PatternRecognition里面的LDA(LinearDiscriminantAnalysis)算法？

它有成熟的解析方案，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，它比LDA本身更复杂 。但是QDA问题可以简化为LDA算法，具体方法是

2、fisher准则函数和 lda有什么区别Fisher判别的基本思想是投影 。对于P维空间中的某个点x(x1，x2，x3 ， …，xp)，找到一个线性函数Y (X): Y (X) ∑ CJXJ将其约化为一维值 。然后应用这个线性函数将P维空间中已知类别的总体和属于知识类别的样本转化为一维数据，然后根据它们之间的接近程度对未知类别进行归属 。这个线性函数应该能够将p维空间中的所有点转换为一维值 ， 既能最小化同一类别样本点之间的差异，又能最大化不同类别样本点之间的差异，从而获得更高的判别效率 。

LDA(LatentDirichletAllocation)是一种文档主题生成模型，也称为三层贝叶斯概率模型，包括词、主题和文档三层结构 。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 。

3、20数据判别 分析Mahalanobisdistance定义:Mahalanobis距离由印度统计学家Mahalanobis提出，表示数据的协方差距离 。这是一种计算两个未知样本集之间相似性的有效方法 。与欧氏距离不同，它考虑了各种特征之间的关系，是尺度无关的，即与测量尺度无关 。对于均值为μ，协方差矩阵为σ的多变量向量，马氏距离公式为:距离判别 。距离判别中的算法被写成一个名为判别式的函数 。在函数中，输入变量TrnX1、

4、sklearn文档—1.2.线性与二次判别 分析法线性判别式分析方法和二次判别式分析方法是两种经典的分类器 。顾名思义，它们分别是线性和二次决策面 。这两种方法很有吸引力，因为它们具有易于计算的封闭解，并且本质上是多类的，在没有超参数的情况下提供良好的性能 。

第二行说明线性判别式分析方法只能得到一个线性边界，而二次判别式分析方法可以得到更灵活的二次边界 。判别_分析 。Lineardischeriminanalysis可以通过将输入数据投影到一个线性子空间中，以最大化类分离(空间)的方向，同时进行监督降维(确切含义将在下面的数学部分讨论) 。需要使输出的维数小于类数，所以这通常是一个巨大的降维 ， 而且只在多个类中有效 。
5、 lda使用的也是统计的方法,为什么对语义 分析有效语义指向例子:当它被完全切割时，它是累的，钝的 ， 快的，痛苦的，破碎的 。从格式上看 ， 以上例子都是“动 形 了”述补结构，但其补语成分的语义是fine 分析，我们会发现它们是不一样的 。请看:用sqoop从MySQL导入数据到HDFS ， 用mahout的LDA的cvb对输入数据进行聚类，结果更新到数据库，数据流程图如下:mahout算法分析输入数据格式的matrix matrix，key是待聚类文本的编号，value是待聚类文本的词向量 。

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