八、LDA
隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)是一种基于贝叶斯算法模型，利用先验分布对数据进行似然估计并最终得到后验分布的一种方式。 LDA是一种比较常用的主题模型。
LDA假设文档主题是多项分布，多项分布的参数(先验分布)是服从Dirichlet分布，其实LDA是一种三层的贝叶斯模型。
三层的贝叶斯模型共有M篇文档，每个文档有Nm个单词，一共涉及到K个主题；
每篇文档都有各自的主题，主题分布是多项式分布，该多项式分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为α；
每个主题都有各自的词分布，词分布为为多项式分布，该多项式分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为η；
对于某篇文档d中的第n个词，首先从该文档的主题分布中采用一个主题，然后再这个主题对应的词分布中采用一个词，不断重复该操作，直到m篇文档全部完成上述过程。
如何理解LDA比pLSA多了一个先验条件：
之前提过，目前概率分两个流派，1、根据大量样本求得频数的古典概率思想，大数定理——频数趋近于概率。2、基于先验条件进一步分析的贝叶斯概率思想。后者用于样本不够大的情况。事实上，像BAT这种大公司有着足够的数据量，那么是否需要考虑先验知识就没有任何意义了。根据大数定理的思想，如果用大量的样本数据求分类的概率结果，和加入了先验知识求出的概率结果几乎相同。
LDA详细解释
词汇表中共有V个term(不可重复); 词典中的词不能重复
语料库中共有m篇文档d1,d2,..,dm;对于文档di，是由Ni个word组成的(word可重复);语料库共有K个主题T1,T2,...,Tk; 单词word必然是词典中的词。
α和η是先验分布(Dirichlet分布)的参数；
θ是每篇文档的主题分布，是一个K维的向量； 维度数和主题数有关，都是K个。
对于第i篇文档di，在主题分布θi下，可以确定一个具体的主题zij=k； 选多项式分布中概率最大的那个主题。
β是每个主题的词分布，是一个V维的向量；
由zij选择βzij(单词概率)，表示由词分布βzij确定term，即可得到最终的观测值wij。
笔者画了个图来解释上面到底说了件什么事：
图解LDA抽词的步骤LDA在进行文本的主题模型构建的时候，对于D的文档，K个主题的模型构建流程如下所示：
对于θ、β、z的参数估计，基于贝叶斯算法可以得到如下公式：