Latent Dirichlet Allocation（潜在狄利克雷分配）和Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）

发布网友发布时间：2022-08-21 03:33

共1个回答

热心网友时间：2023-11-17 08:26

不是同一个东西。
第一个是用于自然语言分析的隐主题模型。LDA是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。
第二个线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。
基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。