主题挖掘LSA方法与LDA对比实验数据集，数据集使用请参考文章https://blog.csdn.net/qq_39381654/article/details/107981106

一种基于非梯度下降的参数优化算法，2015年提出

针对文本自动分类问题，提出了一种基于LSA降维的KNN改进算法。通过对文本特征向量运用LSA理论进行降维处理，可以有效提高KNN算法的运行效率，提高分类精度。实验证明，改进的KNN算法具有很好的性能。

这是一个简单的文本分类示例，其中使用了用Python编写的潜在语义分析（LSA）并使用了scikit-learn库。 该代码与我在撰写的LSA教程博客文章一起提供。 脚步： [可选]：运行getReutersTextArticles.py下载Reuters数据集并提取原始文本。 已经为您执行了此步骤，并且数据集存储在“数据”文件夹中。 运行runClassification_LSA.py将LSA应用于数据集，然后测试分类准确性。 运行inspect_LSA.py可以深入了解LSA在做什么。

在传统的文本信息处理中，以单词向量表示文本的语义内容，以单词向量空间的度量来表示文本之间的语义近似度。这种方法不能准确表示语义。 潜在语义分析试图从大量的文本数据中发现潜在的话题，以话题向量来表示文本的语义内容，以话题向量的空间度量更准确地表示文本之间的语义相似度。 潜在语义分析使用的是非概率的话题分析模型，具体来说，就是将文本集合表示为单词-文本矩阵，对单词-文本矩阵进行奇异值分解，从而得到话题向量空间，以及文本在话题向量空间的表示。可采用的矩阵分解方法有：奇异值分解、非负矩阵分解。 给定一个含有nnn个文本的集合D={d1,d2,⋯ ,dn}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_n\}

LSA 是 SAMP 的一个项目

采用多种方法（LSA，TFIDF，Doc2Vec）建立新闻搜索系统，每个搭建一个模型，内含数据跟训练调用方法。

一段Python编写的LSA算法， 调用了几个常用的数据库！

免费ospf理解LSA简单搭建的ensp拓扑图；可通过私信博主领取 https://blog.csdn.net/qq_43710889/article/details/116541738

为了解决视频烟雾检测中特征提取难度较大、复杂度较高的问题,提出一种基于潜在语义(Latent Semantic Analysis,LSA)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的烟雾检测算法。该算法首先将烟雾图像库中的每幅图像进行有重叠分块,提取每个分块的小波纹理与HSV颜色特征;再对所有分块特征进行聚类,量化成"视觉字",并且根据每个"视觉字"在每幅烟雾图像中出现的频率,建立"词-文档"矩阵;然后,采用LSA的方法获得每幅烟雾图像的潜在语义特征;最后,结合SVM,实现视频烟雾检测。对比实验表明,该算法特征提取简便,可以更快检测烟雾的发生,提高了烟雾检测效率。