通俗的说 LDA ----Latent Dirichlet Allocation

LDA的原理：

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。

什么是主题

因为LDA是一种主题模型，那么首先必须明确知道LDA是怎么看待主题的。对于一篇新闻报道，我们看到里面讲了昨天NBA篮球比赛，那么用大腿想都知道它的主题是关于体育的。为什么我们大腿会那么聪明呢？这时大腿会回答因为里面出现了“科比”、“湖人”等等关键词。那么好了，我们可以定义主题是一种关键词集合，如果另外一篇文章出现这些关键词，我们可以直接判断他属于某种主题。但是，亲爱的读者请你想想，这样定义主题有什么弊端呢？按照这种定义，我们会很容易给出这样的条件：一旦文章出现了一个球星的名字，那么那篇文章的主题就是体育。可能你马上会骂我在瞎说，然后反驳说不一定，文章确实有球星的名字，但是里面全部在讲球星的性丑闻，和篮球没半毛钱关系，此时主题是娱乐还差不多。所以一个词不能硬性地扣一个主题的帽子，如果说一篇文章出现了某个球星的名字，我们只能说有很大概率他属于体育的主题，但也有小概率属于娱乐的主题。于是就会有这种现象：同一个词，在不同的主题背景下，它出现的概率是不同的。并且我们都可以基本确定，一个词不能代表一种主题，那么到底什么才是主题呢？耐不住性子的同学会说，既然一个词代表不了一种主题，那我就把