吉布斯采样matlab代码Latent-Dirichlet-Allocation-LDA-（MATLAB中的代码） 自然语言处理算法 概率生成模型 Latent Dirichlet Allocation根据主题比例和单词比例对文档进行分类的方法 贝叶斯推断使用折叠的吉布斯采样 与传统的吉布斯采样器相比，收敛速度更快，错误率低 参考文献：托马斯·格里菲斯（Thomas L. Griffiths）和马克·史蒂佛斯（Mark Steyvers）发现科学课题（2004） 这里考虑的词汇大小为16，并使用4x4图像表示。 图像中的每个像素代表词汇表中的一个单词。 像素越亮，在文档/主题中的频率越高。 下图显示了8个主题作为单词分布的基本事实。 现在，使用这些主题生成了500个长度为100的文档。 图像下方显示了生成的文档示例。 现在，在这些生成的文档上运行了LDA（超过500次迭代），并发现了主题。 下面的屏幕快照显示了在初始迭代和最终迭代中发现的主题。 Theta地面真相值 范例文件 初始Phi迭代 最终Phi迭代 经过最终的迭代，发现的主题为： 它包含以下功能： 1）代码LDA Matlab

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