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如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一下LDA算法的中心思想吗？ - 知乎
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，判别函数分析就是分类。 如下图1 1所示。
如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一下LDA算法的中心思想吗？ - 知乎
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相互作用，则不适合。
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？ - 知乎
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。 分词用的哈工大的分词和停用词表。 文本是评… 显示全部 关注者 5 被浏览
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，该算法按照Dirichlet分布来建模。 那便
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 (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。 另外，在以获得文档—主题分布的情况… 显示全部 关注者 9
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, LDA, supervised LDA, labeled LDA?
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…
深入浅出线性判别分析（LDA，从理论到代码实现） - 知乎
在知乎看到一篇讲解线性判别分析（LDA，Linear Discriminant Analysis）的文章，感觉数学概念讲得不是很清楚，而且没有代码实现。所以童子在参考相关文章的基础上在这里做一个学习总结，与大家共勉，欢迎各位批评…
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