LDA算法流程

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出。LDA的基本思想是：每篇文档可以看作是由多个主题混合而成，而每个主题又可以看作是由多个词组成。因此，给定一个文档集合，我们的目标是找出每个文档的主题分布以及每个主题下的词分布。 LDA算法流程大致如下： 1. 对文档进行预处理，包括分词、去停用词等操作。 2. 确定主题数k。 3. 随机初始化每个文档的主题分布和每个主题下的词分布。 4. 迭代更新文档的主题分布和主题下的词分布，直到收敛。 5. 输出每个文档的主题分布和每个主题下的词分布。