lda算法

‘肆’ gensim通过lda怎么计算文本属于那个主题

1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类。

‘伍’ LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎

LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎样确定
利用sqoop将数据从MySQL导入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb实现对输入数据进行聚类,并将结果更新到数据库中。数据流向图如下
mahout算法分析
输入数据格式
为的matrix矩阵,key为待聚类文LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎

‘陆’ pca lbp lda哪个算法好

我把训练样本和测试样本的数据用PCA降维后,直接用欧式距离计算训练向量和测试向量的距离,发现准确率一点都不比LDA差。LDA的主要优点是不是在于降维?

‘柒’ 线性判别分析lda是有监督学习算法吗

用eviews计算，看各参数的T检验及F检验是否通过，如果F检验通过，但是有两个以上T检验不通过，就有很大的可能是多重共线性了。还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关，就像，货币供应量和工资之类的。可以尝试直接联立两个变量的方差，看变量间的R平方是不是很接近1，越接近1，说明多重共线性越明显。希望对你有用

‘捌’ LDA算法中用类内散布矩阵的逆乘以类间散布矩阵来求相应的特征向量，当特征值、特征向量出现复数时怎么办

可以利用类间散列度矩阵的对称正定性将其对角化，

‘玖’ 请问，线性判别分析LDA和偏最小二乘判别分析PLSDA有什么区别

把4维的x向量X=(x1,x2,x3,x4),拓展成14维的向量(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4),可以把原问题化简为老师提示的问题,从而进行求解. 楼主学过模式识别（Pattern Recognition）里的LDA（Linear Discriminant Analysis）算法吗?中文叫线性判别分析.LDA算法基本就是求解这么个问题： minimize t subject to Ax=-1 (数值) LDA算法是模式识别里的经典算法,它有很成熟的解析解,你随便网上搜搜,就能得到很详细的解答. 楼主本身的这个问题,算是QDA算法（Quadratic Discriminant Analysis）,中文叫二次项判别分析.因为QDA带了二次项,因此比LDA本身要复杂一些. 但是QDA问题可以简化成LDA算法,具体方法就是把4维向量X=(x1,x2,x3,x4),扩展成如下的14维向量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). 这样XT*A*X+bT*X+c,就可以化为dT*Y+c的形式了（这个14维向量d和A,b的关系很容易算）,然后套用下现成的LDA算法求出d,然后反推出A和b,基本就搞定了.

‘拾’ LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎样确定

LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎样确定
利用sqoop将数据从MySQL导入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb实现对输入数据进行聚类,并将结果更新到数据库中。数据流向图如下

mahout算法分析

输入数据格式
为<IntegerWritable, VectorWritable>的matrix矩阵,key为待聚类文本的数字编号，value为待聚类文本的单词向量Vector, Vector的index为单词在字典中的编号, value为TFIDF值。

算法相关参数详解(不包含hadoop运行参数)
项目中所有参数设置均与mahout-0.9目录下的examples/bin/cluster-reuters.sh的147-172行设置一样，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 -- 输入数据的hdfs路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-matrix-debug/matrix
dt -- 文档主题输出路径,保存了每个文档的相应topic的概率,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-topics
mt -- model的路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-debug
k -- number of topics to learn,这里设置成20
x -- 模型迭代次数,也就是需要多少次迭代来生成最后的Model,默认值20
seed -- Random seed,生成初始readModel时的种子,默认值System.nanoTime() % 10000
dict -- 字典路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-seqdir-sparse-lda/dictionary.file-*
a -- Smoothing for document/topic distribution, document/topic分布的平滑系数,默认为1.0E-4
e -- Smoothing for topic/term distribution, topic/term分布的平滑系数,默认为1.0E-4
关于a和e,根据描述,a和e的合适取值为k/50(k为topic数量),但是这个网页还保留着mahout ldatopics的命令介绍,而mahout 0.8,0.9均没有该命令,推测应该是比较陈旧的内容,因此还是根据cluster-reuters.sh中的设置来，也就是采取默认值。
mipd -- 这个参数非常重要，对于每个文档程序是先用RandomSeed来生成一个初始的readModel然后进行mipd次迭代，算出最终的model进行更新，这里选默认值10次