如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一 …
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 …
如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一 …
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 …
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 …
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 …
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 …
LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？
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 …
LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比，哪个效果更好？为什么？ - 知乎
但是2008年的时候，pLSA已经被新兴的LDA掩盖了。 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 …
如何利用R语言进行LefSe分析？ - 知乎
8. 结论 以上步骤将帮助你使用R进行16S测序数据的LefSe分析，识别出在不同组之间有显著差异的OTU。 你可以根据LDA结果筛选出有显著差异的特征，并进行进一步的功能分析。
LDA（线性判别分析）和GMM（高斯混合模型）之间的区别是什 …
LDA（线性判别分析）和GMM（高斯混合模型）之间的区别是什么？ GMM比较熟，基本上机器学习教材里都有详细介绍过，作为聚类算法使用的推导和EM步也都很好理解。 但LDA虽然经常 …
谁能解释一下密度泛函理论（DFT）的基本假设和原理么？ - 知乎
下面介绍一下用于计算交换-关联能量的各种近似方法。 1. 局域密度近似（Local Density Approximation, LDA） LDA是最简明的交换-关联泛函，并且提出得很早——几乎是和DFT一起 …
词向量，LDA，word2vec三者的关系是什么? - 知乎
Latent Dirichlet Allocation (LDA)和word2vec从模型上看几乎没有显著联系。 词向量则是所有对词进行表示的方法的统称。 关于联系你可以这样看：LDA的作用之一是通过对 doc-word矩阵 进 …