lda演算法

『肆』 gensim通過lda怎麼計算文本屬於那個主題

1、層次聚類演算法 1.1聚合聚類 1.1.1相似度依據距離不同：Single-Link:最近距離、Complete-Link：最遠距離、Average-Link：平均距離 1.1.2最具代表性演算法 1）CURE演算法 特點：固定數目有代表性的點共同代表類 優點：識別形狀復雜，大小不一的聚類。

『伍』 LDA演算法裡面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎

LDA演算法裡面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎樣確定
利用sqoop將數據從MySQL導入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb實現對輸入數據進行聚類,並將結果更新到資料庫中。數據流向圖如下
mahout演算法分析
輸入數據格式
為的matrix矩陣,key為待聚類文LDA演算法裡面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎

『陸』 pca lbp lda哪個演算法好

我把訓練樣本和測試樣本的數據用PCA降維後,直接用歐式距離計算訓練向量和測試向量的距離,發現准確率一點都不比LDA差。LDA的主要優點是不是在於降維?

『柒』 線性判別分析lda是有監督學習演算法嗎

用eviews計算，看各參數的T檢驗及F檢驗是否通過，如果F檢驗通過，但是有兩個以上T檢驗不通過，就有很大的可能是多重共線性了。還有就是看模型中所用的變數之間會不會明顯相關，就像，貨幣供應量和工資之類的。可以嘗試直接聯立兩個變數的方差，看變數間的R平方是不是很接近1，越接近1，說明多重共線性越明顯。希望對你有用

『捌』 LDA演算法中用類內散布矩陣的逆乘以類間散布矩陣來求相應的特徵向量，當特徵值、特徵向量出現復數時怎麼辦

可以利用類間散列度矩陣的對稱正定性將其對角化，

『玖』 請問，線性判別分析LDA和偏最小二乘判別分析PLSDA有什麼區別

把4維的x向量X=(x1,x2,x3,x4),拓展成14維的向量(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4),可以把原問題化簡為老師提示的問題,從而進行求解. 樓主學過模式識別（Pattern Recognition）里的LDA（Linear Discriminant Analysis）演算法嗎?中文叫線性判別分析.LDA演算法基本就是求解這么個問題： minimize t subject to Ax=-1 (數值) LDA演算法是模式識別里的經典演算法,它有很成熟的解析解,你隨便網上搜搜,就能得到很詳細的解答. 樓主本身的這個問題,算是QDA演算法（Quadratic Discriminant Analysis）,中文叫二次項判別分析.因為QDA帶了二次項,因此比LDA本身要復雜一些. 但是QDA問題可以簡化成LDA演算法,具體方法就是把4維向量X=(x1,x2,x3,x4),擴展成如下的14維向量Y=(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4). 這樣XT*A*X+bT*X+c,就可以化為dT*Y+c的形式了（這個14維向量d和A,b的關系很容易算）,然後套用下現成的LDA演算法求出d,然後反推出A和b,基本就搞定了.

『拾』 LDA演算法裡面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎樣確定

LDA演算法裡面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎樣確定
利用sqoop將數據從MySQL導入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb實現對輸入數據進行聚類,並將結果更新到資料庫中。數據流向圖如下

mahout演算法分析

輸入數據格式
為<IntegerWritable, VectorWritable>的matrix矩陣,key為待聚類文本的數字編號，value為待聚類文本的單詞向量Vector, Vector的index為單詞在字典中的編號, value為TFIDF值。

演算法相關參數詳解(不包含hadoop運行參數)
項目中所有參數設置均與mahout-0.9目錄下的examples/bin/cluster-reuters.sh的147-172行設置一樣，即
$SCOUT cvb -i ${WORK_DIR}/${ROWID_MATRIX_DIR}/matrix -o ${WORK_DIR}/${LDA_DIR} -k 20 -ow -x 20 -dict ${WORK_DIR}/${DICTIONARY_FILES} -dt ${WORK_DIR}/${LDA_TOPICS_DIR} -mt ${WORK_DIR}/${LDA_MODEL_DIR}

input -- 輸入數據的hdfs路徑,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-matrix-debug/matrix
dt -- 文檔主題輸出路徑,保存了每個文檔的相應topic的概率,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-topics
mt -- model的路徑,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-debug
k -- number of topics to learn,這里設置成20
x -- 模型迭代次數,也就是需要多少次迭代來生成最後的Model,默認值20
seed -- Random seed,生成初始readModel時的種子,默認值System.nanoTime() % 10000
dict -- 字典路徑,這里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-seqdir-sparse-lda/dictionary.file-*
a -- Smoothing for document/topic distribution, document/topic分布的平滑系數,默認為1.0E-4
e -- Smoothing for topic/term distribution, topic/term分布的平滑系數,默認為1.0E-4
關於a和e,根據描述,a和e的合適取值為k/50(k為topic數量),但是這個網頁還保留著mahout ldatopics的命令介紹,而mahout 0.8,0.9均沒有該命令,推測應該是比較陳舊的內容,因此還是根據cluster-reuters.sh中的設置來，也就是採取默認值。
mipd -- 這個參數非常重要，對於每個文檔程序是先用RandomSeed來生成一個初始的readModel然後進行mipd次迭代，算出最終的model進行更新，這里選默認值10次