聚类分析 | Python潜在狄利克雷分配（LDA）_lda聚类代码

潜在狄利克雷分配（LDA）是一种生成模型，用于从文本数据中发现主题。

基本思想是，文档是由主题的混合组成的，而每个主题则是由词汇的混合组成的。

LDA 假定每个文档可以由以下过程生成：

为每个文档选择一个主题分布。
对于每个文档中的每个单词：
选择一个主题（从文档的主题分布中选择）。
从选定主题的单词分布中选择一个单词。
通过对大量文档的观察，LDA 可以估计主题的分布和单词的分布，从而得出每个文档的主题分布。

模型训练
使用 Python 和 Gensim 库来训练 LDA 模型。

大家先确定是否安装了 Gensim：

pip install gensim
以下是一个简单的示例代码来训练 LDA 模型：

import gensim
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

加载停用词

nltk.download(‘stopwords’)
stop_words = set(stopwords.words(‘english’))

准备文本数据

documents = [
“Machine learning is the future of technology.”,
“Natural language processing