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LDA
- machine learning features
LDA-topic-model
- 首先声明，这是别人写的LDA主题模型代码，本人测试过，可以运行，但是输出跟输出有点不尽人意，输入的是词的序号和该词在文档中出现的次数，要是可以直接读取文档就完美了。输出是主题以及词在该主题出现的概率，其中得到的主题我就看不懂了，不知道是算法问题，还是因为我的水平有限。在研究LDA主题模型的朋友，可以下载试一下-First statement, which is written by someone else LDA topic model code, I tested, you can run,
LDA
- python数据分析与数据挖掘 chapter15-python data analysis and data mining chapter15
LDA
- LDA是监督式的降维算法，输入时需要为每一个数据打上标签信息。最多可以降到n-1维（n为数据点个数）-LDA Algorithm is used to realize dimensionality reduction. It can be used in the amount of projects such as face recognition.
K-LDA
- KFDA是FDA进行首先投影到核空间，然后进行判别分析，核技巧提高了算法的可行性。-KFDA said the FDA is first projection in kernel space, and then the discriminant analysis, nuclear techniques to improve the feasibility of the algorithm.
python-LDA-master
- 使用python语言实现TFIDF文本关键字提取代码-Python tfidf
LDA-matlab
- LDA智能算法，实现模式识别和聚类，例子是三维数据-LDA intelligent algorithm, to achieve pattern recognition and clustering, the example is three-dimensional data
clssifier
- 自带100个数据点，二分类，二属性，基于lda分类(Linear classifier based on LDA)
chinese_text_cluster-master
- 基于中文文本的机器学习聚类算法的实现，包括LDA算法等(Chinese Text Clustering)
LDA_ FDA_with_tutorial
- LDA降维是常用的降维手段之一，是常用的有监督学习降维工具。这个文件对其产生W后的使用进行了简要说明，使用W进行最终的降维可以得到十分漂亮的分析结果（在数据分布符合假设分析的情况下。）(LDA dimension reduction is one of the commonly used dimensionality reduction methods. It is a commonly used supervised learning dimensionality reduction tool