LDA算法的MATLAB实现技巧

测试图像示例不可用，但可以参考程序进行修改。

这是一个使用线性判别分析 (LDA) 进行人脸识别的MATLAB程序，适用于人脸识别技术的学习和研究。

PCA和LDA的原始论文与Matlab程序实现。PCA原始论文为文字版，非常见扫描版。

在Python中，实现LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）模型是一项常见的文本挖掘任务，用于主题建模。LDA是生成模型，能从文档集合中提取出隐藏的主题信息。利用Python的自然语言处理库，如nltk和gensim，进行数据预处理、词汇表创建、文档-词项矩阵构建及LDA模型训练。项目python-LDA-master提供完整代码示例，包括参数设置和主题可视化，帮助理解LDA模型的实现细节和优化方法。

这是一份完全可用的人脸识别matlab代码，采用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）方法提取特征进行识别。

探讨了分水岭算法在图像处理中的应用及其Matlab实现技巧，并提供了相关的PPT资源。

本项目通过Gibbs采样推理实现LDA（潜在狄利克雷分配）。 优势： 契合度 加速Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 注意： Gibbs采样速度较慢，难以检查收敛性。 结果不佳，可能是语料库规模较小所致。 不同运行的结果可能有很大差异。 主题建模工具： David Blei的收藏 UMass的Mallet 斯坦福主题建模工具箱 Mark Steyvers和Tom Griffiths编写的MATLAB主题建模工具箱 LDA-J R包 topic-modeling-tool（基于Mallet的图形用户界面工具）

LDA的时间主题模型，Python实现代码，包括输入数据和停用词，运行无误。

Jonathan Huang编写的LDA程序，提供Matlab代码实现。