Gibbs Sampling MATLAB Code for LDA

吉布斯采样 Matlab代码 - DynamicAuthorTopicModel: DynamicAuthorTopicModel 吉布斯采样是一种常用于生成式模型的马尔科夫链蒙特卡洛方法。在DynamicAuthorTopicModel中，吉布斯采样被用来进行主题建模，特别是在动态文本数据中。 以下是实现DynamicAuthorTopicModel的吉布斯采样的Matlab代码示例。 Matlab代码实现： % 示例代码: DynamicAuthorTopicModel % 定义模型参数和数据 K = 10; % 主题数 V = length(vocab); % 词汇表大小 T = length(documents); % 文档数 % 初始化参数 phi = rand(K, V); % 主题-词分布 theta = rand(T, K); % 文档-主题分布 % 进行吉布斯采样 for iter = 1:1000 for t = 1:T for w = 1:length(documents{t}) word = documents{t}(w); % 更新主题分配 % 计算条件概率并选择新主题 new_topic = ... end end end 该代码展示了如何使用吉布斯采样方法为DynamicAuthorTopicModel进行训练和推断。

介绍的吉布斯采样 MATLAB 代码主要用于估计2D单工LDA模型，专注于时空和旅行行为特征。主要的计算成本源于根据多项式分布生成单词-主题分配z。为提高计算速度，提供了两个混合函数mnrnd_mex.c和mnrnd_mex_noscale.c。使用mnrnd_mex与MATLAB中的mnrnd相同，而mnrnd_mex_noscale可接受未按比例分配的输入，例如，mnrnd_mex_noscale([1,2,3,4])等价于mnrnd_mex([0.1,0.2,0.3,0.4])。

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）

该软件包提供了 Gibbs-RTSS 的 MATLAB 实现，该实现如马克·彼得·德森罗思（Marc Peter Deisenroth）和亨里克·奥尔森（Henrik Ohlsson）在 2011 年美国控制会议论文集（ACC 2011）中所述。 软件包还包含以下过滤器/平滑器的实现： Gibbs 滤波器/Gibbs-RTSS EKF/EKS UKF/URTSS CKF/CKS 运行 demo_nonlinear_model 可从论文中复制论文非线性示例的结果（图和数字）。 该代码需要 MATLAB R2007a 或更高版本。 (C) Marc Deisenroth，版权所有 2016 如果保留此版权声明，并且对所做的任何更改进行了注释，则出于任何非商业目的，任何人都可以复制、使用或修改此软件和随附文档。此软件和文档的分发不附带任何保证。 欢迎提供有关代码的反馈（有用性、错误、效率低等）。

LDA算法是一种常用的主题模型方法，通过MATLAB实现可以更好地理解其工作原理和应用场景。

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本方法采用平移变换进行信号去噪，有效消除Gibbs效应。通过MATLAB编写，提高信号处理的质量和效率。

Jonathan Huang编写的LDA程序，提供Matlab代码实现。

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。