基于LDA的主题文本分析,主要阐述了LDA的基本原理,以及基于LDA模型的主题文本分析,实验设计,Gibbs抽样等
提取颜色自相关矩阵,通过lda分类器,先训练,后面再用其他滤波器,可以识别不同种类滤镜
针对非参数线性判别分析(LDA)的类间散布矩阵,就如何有效描述类边界结构这一问题,提出一种SVM与k 近邻(kNN)法相结合的非参数类间散布矩阵构造方法--SVM-kNN.该方法消除了非类边界样本对类
本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程,并采用了两种方法,对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义。
LDA没有考虑到数据输入,在原始输入空间上对所有词进行主题标签,因对非作用词同样分配主题,致使主题分布不精确。针对其不足,提出了一种结合LSI和LDA的特征降维方法,预先采用LSI将原始词空间映射到语
pca+lda做特征降维snn分类器对数据进行分类,协同神经网络做模式识别,pca对整体原始数据进行降维处理,然后构造随机子空间分类器snn分类,效果不错
基于PCA_LDA和协同表示分类的人脸识别算法.pdf
主题模型
这是LDA原作者Blei提出LDA的硕士毕业论文Probabilistic models of text and imagesCopyright c 2004David meir bleiAbstra
LDA算法是图像处理中的一个很好的算法,大家可以看看!
