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 …
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 …
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。
通俗的解释主流的主题模型及其扩展所适合解决的问题，包括PLSA, …
能不能通俗的解释原始的PLSA与LDA,及扩展的supervised LDA[1]与Labeled LDA[2]方法的优势和劣势，及其解…
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 …
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 …
开车出行时，LDA车道偏离警示系统功能如何？ - 知乎
介绍LKA前先要讲讲LDW。 LDWS车道偏离警示系统，使用挡风玻璃前的摄影机来判别车道两侧标线（当然标线也要够清晰），若驾驶偏离车道且没有打方向灯有变换车道的行为时，LDWS车 …
目前有比 Topic Model 更先进的聚类方式么？比如针对短文本的、 …
与LDA相比，lda2vec还包含更多的上下文语境和语义特征。 LDA表明词汇是由文档向量所生成的； 但是文本数据中可能会有各种影响主题的“边信息”。 例如，某个客户在某个特定时间、某个 …