包含测试样本和训练样本，matlab程序，用lda实现的人脸识别实例，程序注释很清晰，有助于理解算法过程

PCA ICA LDA介绍与比较，用于人脸识别方面

基于LDA文本分类的python实现版本

LDA贝叶斯算法实现的电商行业商品评论与情感分析案例，数据集主要涉及‘美的’品牌的评论

针对中文短文本篇幅较短、特征稀疏性等特征，提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型的特征扩展的短文本分类方法。在短文本原始特征的基础上，利用 LDA 主题模型对短文本进行预测，得到对应的主题分布，把主题中的词作为短文本的部分特征，并扩充到原短文本的特征中去，最后利用 SVM 分类方法进行短文本的分类。实验表 明，该方法在性能上与传统的直接使用 VSM 模型来表示短文本特征的方法相比，对不同类别的短文本进行分类，都有不同程度的提高与改进，对于短文本进行补充 LDA 特征信息的方法是切实可行的。

通过PCA KPCA LDA对特征数据进行降维。分类算法采用K均值

LDA漫游指南 LDA漫游指南 LDA漫游指南 LDA漫游指南

LDA算法的Python实现，请尊重原作者的劳动成果，记得引用。

用fisher线性判别分析建立P300分类模型。特征提取用PCA。

用于特征降维，鉴别分析等多元数据分析的fisher鉴别分析（FLDA）Matlab代码实现。