LDA参考实施 这是我通过PyMC模块使用Gibbs采样对潜在Dirichlet分配的参考实现。

lda算法模型，里面有注释，需要的同学可以拿来学习，高深的大咖就不用看了，适合初者

基于PCA和ICA的人脸识别算法，分类器采用贝叶斯分类器，效果明显

基于LDA模型的微博话题检测，汪进祥，刘念，随着微博用户的不断增长,国外的Twitter和国内的新浪微博已经成为媒体和个人发布信息的重要平台.对于微博这种特殊的文本,通常小于140��

lda分类代码matlab 面部识别 在MATLAB中实现基本分类器（Bayes'、K-Nearest Neighbors、PCA、LDA），实现人脸识别。 介绍 有关作业的正式定义，请参阅项目。 有关结果的摘要，请参阅我的 . 如何运行代码 为了保持代码的可读性和模块化，每个分类器和降维技术都在位于目录中的单独 MATLAB 函数中实现。 帮助函数方便地位于目录中。 该脚本位于代码目录的顶层。 我将脚本分为以下几个部分： 预处理数据 负载变量 划分数据（训练和测试） 贝叶斯分类 K-最近邻分类 主成分分析 (PCA) PCA后的贝叶斯分类 PCA 后的 K 最近邻分类 Fisher 线性判别分析 (LDA) LDA后的贝叶斯分类 LDA后的K-最近邻分类 主文件包含不同情况的初始条件和参数。 要测试不同的功能，只需修改这些状态​​条件变量。 该脚本可以完整运行，也可以一次运行一个部分，以观察和分析给定部分的结果。 在脚本的末尾，每种分类技术的结果都显示在一个表格中。 下面是在人脸数据集上运行整个脚本时的示例表。 所有输入数据都可以在.mat文件形式的目录中找到。 如需任何帮助或说明，

适合于大学课程设计 1. 基于PCA的Eigenface算法实验程序 2. 基于PCA+LDA算法的人脸识别程序，带GUI界面 3. 过程演示录屏.mp4

pyGibbsLDA 潜在Dirichlet分配（LDA）的折叠Gibbs采样的Python实现 开发环境 语言：Python3 前提条件库： ， ， 输入数据格式 DocumentID \ t WordID \ t计数\ n 模块用法示例 >> > import GibbsLDA >> > sampler = GibbsLDA . Sampler ( "/home2/TwitterData.dat" , 100 ) >> > likelihood = sampler . run ( 500 , 300 , 2 ) 100：主题数 500：吉布斯样本数 300：老化点 2：采样间隔 参考

Customer_satisfaction_Analysis 结果整合 Demo 演示 基于用户 UGC 的在线民宿满意度挖掘，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致，实现了在线评论采集和用户满意度分析。 主要功能包括在线原始评论采集、主题聚类、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块，如下所示。 提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。 搭建了百度地图 POI 查询入口，可以进行自动化的批量查询地理信息。 通过高频词可视化展示，归纳出评论主题。 构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动化主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典，并使用用户打分作为标注，然后通过多种分类模型，选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析，针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析，分别得出当前主题对应的情感趋势，横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分，纵坐标为

lda分类代码matlab 该存储库包括以下主题的代码（MATLAB/Python）和报告： 作业 1：超声波问题 在本报告中，我们将了解快速傅立叶变换 (FFT) 和高斯滤波器在现实生活中的使用情况。 在这个问题集中，傅立叶变换将用于将信号从时域转换到频域。 高斯滤波器将用于滤除数据中的噪声。 通过使用这两种技术，我们能够确定频率特征、噪声场中物体的路径及其在给定时间的位置。 作业 2：Gábor 变换 在本报告中，我们将对 Gábor 变换进行实验，以了解不同的时间过滤窗口宽度和平移大小如何影响时间和频率分量的分辨率。 我们还将在不同的 Gábor 窗口之间进行比较。 最后，我们将通过在钢琴和录音机上处理歌曲玛丽有一只小羊羔来看到 Gábor 变换在现实生活中的应用。 作业3：主成分分析 在本报告中，我们将通过提取油漆罐在不同情况下的运动信息，了解主成分分析 (PCA) 的各个方面及其实际用途以及噪声对实际问题中 PCA 算法的影响. 作业四：音乐分类 在本报告中，我们将看到如何将奇异值分解 (SVD) 和线性判别分析 (LDA) 结合使用来训练计算机，以帮助我们对不同流派的不同乐

在 Machine Learning 中，LDA 是两个常用模型的简称： Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation， 在这篇文章中我们主要八卦的是后者。LDA 是一个在文本建模中很著名的模型，类似于 SVD, PLSA 等模型， 可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型。很不幸的是，这个模型中涉及的数学知识有点多， 包括 Gamma 函数， Dirichlet 分布， Dirichlet-Multinomial 共轭， Gibbs Sampling, Variational Inference, 贝叶斯文本建模，PLSA 建模, 以及 LDA 文本建模。 这篇文章的主要目标，就是科普在学习理解LDA 模型中，需要了解的一些重要的数学知识。 预设的读者是做自然语言处理、机器学习、数据挖掘方向的工程师， 要读懂这篇科普，需要的数学基础知识基本上不超过陈希孺先生的《概率论与数理统计》这本书。