lda算法，有人知道半導(dǎo)體物理中算缺陷能級(jí)時(shí)用到的LDA算法和LDF算法是什么

來源：整理時(shí)間：2023-08-23 20:33:34 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，有人知道半導(dǎo)體物理中算缺陷能級(jí)時(shí)用到的LDA算法和LDF算法是什么
2，LDA算法詳解
3，LDA算法中用類內(nèi)散布矩陣的逆乘以類間散布矩陣來求相應(yīng)的特征向
4，線性判別分析lda是不是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
5，fisher準(zhǔn)則函數(shù)和lda有什么區(qū)別
6，對(duì)比傳統(tǒng)KMeans等聚類算法LDA主題模型在文本聚類上有何優(yōu)缺點(diǎn)

1，有人知道半導(dǎo)體物理中算缺陷能級(jí)時(shí)用到的LDA算法和LDF算法是什么

我想你說的應(yīng)該是密度泛函理論（DFT）中使用的局域密度近似（LDA)和局域密度泛函（LDF)

有人知道半導(dǎo)體物理中算缺陷能級(jí)時(shí)用到的LDA算法和LDF算法是什么

2，LDA算法詳解

邊肇祺的模式識(shí)別那本書里，第四章線性判別函數(shù)里的Fisher線性判別。就幾頁紙的內(nèi)容，看看就夠入門了

LDA算法詳解

3，LDA算法中用類內(nèi)散布矩陣的逆乘以類間散布矩陣來求相應(yīng)的特征向

可以利用類間散列度矩陣的對(duì)稱正定性將其對(duì)角化，

你說呢...

1.(a-xe)v1=av1+xev1=av1+xv1=(a+x)v1 所以v1是矩陣a-xe特征值為a+x的特征向量。 2.存在可逆矩陣p，使得p逆ap=對(duì)角陣△=（a1,a2,....an），那么，（p逆ap）（p逆ap）=（a1,a2,....an）（a1,a2,....an） p逆a^2p=（a1,a2,....an）（a1,a2,....an）=（a1^2,....,an^2）所以a^2=p（a1^2,....,an^2）p逆，特征值為a1^2,....,an^2。

LDA算法中用類內(nèi)散布矩陣的逆乘以類間散布矩陣來求相應(yīng)的特征向

4，線性判別分析lda是不是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

是同一個(gè)東西。第一個(gè)是用于自然語言分析的隱主題模型。LDA是一種文檔主題生成模型，在1996年由Belhumeur引入模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域。第二個(gè)線性判別式分析（Linear Discriminant Analysis），簡(jiǎn)稱為L(zhǎng)DA。也稱為Fisher線性判別（Fisher Linear Discriminant，也稱為一個(gè)三層貝葉斯概率模型，包含詞、主題和文檔三層結(jié)構(gòu)。文檔到主題服從Dirichlet分布，F(xiàn)LD），是模式識(shí)別的經(jīng)典算法。基本思想是將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間，以達(dá)到抽取分類信息和壓縮特征空間維數(shù)的效果，投影后保證模式樣本在新的子空間有最大的類間距離和最小的類內(nèi)距離，即模式在該空間中有最佳的可分離性，主題到詞服從多項(xiàng)式分布

也許是的。

5，fisher準(zhǔn)則函數(shù)和lda有什么區(qū)別

Fisher判別的基本思路就是投影，針對(duì)P維空間中的某點(diǎn)x=(x1，x2，x3，…，xp)尋找一個(gè)能使它降為一維數(shù)值的線性函數(shù)y(x)：y(x)= ∑Cjxj 然后應(yīng)用這個(gè)線性函數(shù)把P維空間中的已知類別總體以及求知類別歸屬的樣本都變換為一維數(shù)據(jù)，再根據(jù)其間的親疏程度把未知?dú)w屬的樣本點(diǎn)判定其歸屬。這個(gè)線性函數(shù)應(yīng)該能夠在把P維空間中的所有點(diǎn)轉(zhuǎn)化為一維數(shù)值之后，既能最大限度地縮小同類中各個(gè)樣本點(diǎn)之間的差異，又能最大限度地?cái)U(kuò)大不同類別中各個(gè)樣本點(diǎn)之間的差異，這樣才可能獲得較高的判別效率。在這里借用了一元方差分析的思想，即依據(jù)組間均方差與組內(nèi)均方差之比最大的原則。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一種文檔主題生成模型，也稱為一個(gè)三層貝葉斯概率模型，包含詞、主題和文檔三層結(jié)構(gòu)。所謂生成模型，就是說，我們認(rèn)為一篇文章的每個(gè)詞都是通過“以一定概率選擇了某個(gè)主題，并從這個(gè)主題中以一定概率選擇某個(gè)詞語”這樣一個(gè)過程得到。文檔到主題服從多項(xiàng)式分布，主題到詞服從多項(xiàng)式分布。[1] LDA是一種非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以用來識(shí)別大規(guī)模文檔集（document collection）或語料庫(kù)（corpus）中潛藏的主題信息。它采用了詞袋（bag of words）的方法，這種方法將每一篇文檔視為一個(gè)詞頻向量，從而將文本信息轉(zhuǎn)化為了易于建模的數(shù)字信息。但是詞袋方法沒有考慮詞與詞之間的順序，這簡(jiǎn)化了問題的復(fù)雜性，同時(shí)也為模型的改進(jìn)提供了契機(jī)。每一篇文檔代表了一些主題所構(gòu)成的一個(gè)概率分布，而每一個(gè)主題又代表了很多單詞所構(gòu)成的一個(gè)概率分布。

LDA的全稱是Linear Discriminant Analysis（線性判別分析），是一種supervised learning。有些資料上也稱為是Fishers Linear Discriminant，因?yàn)樗籖onald Fisher發(fā)明自1936年，Discriminant這次詞我個(gè)人的理解是，一個(gè)模型，不需要去通過概率的方法來訓(xùn)練、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，比如說各種貝葉斯方法，就需要獲取數(shù)據(jù)的先驗(yàn)、后驗(yàn)概率等等。LDA是在目前機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域經(jīng)典且熱門的一個(gè)算法，據(jù)我所知，百度的商務(wù)搜索部里面就用了不少這方面的算法。主成分分析（PCA）與LDA有著非常近似的意思，LDA的輸入數(shù)據(jù)是帶標(biāo)簽的，而PCA的輸入數(shù)據(jù)是不帶標(biāo)簽的，所以PCA是一種unsupervised learning。LDA通常來說是作為一個(gè)獨(dú)立的算法存在，給定了訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，將會(huì)得到一系列的判別函數(shù)（discriminate function），之后對(duì)于新的輸入，就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)了。而PCA更像是一個(gè)預(yù)處理的方法，它可以將原本的數(shù)據(jù)降低維度，而使得降低了維度的數(shù)據(jù)之間的方差最大。方差這個(gè)東西是個(gè)很有趣的，有些時(shí)候我們會(huì)考慮減少方差（比如說訓(xùn)練模型的時(shí)候，我們會(huì)考慮到方差-偏差的均衡），有的時(shí)候我們會(huì)盡量的增大方差。方差就像是一種信仰（強(qiáng)哥的話），不一定會(huì)有很嚴(yán)密的證明，從實(shí)踐來說，通過盡量增大投影方差的PCA算法，確實(shí)可以提高我們的算法質(zhì)量。

6，對(duì)比傳統(tǒng)KMeans等聚類算法LDA主題模型在文本聚類上有何優(yōu)缺點(diǎn)

1、層次聚類算法1.1聚合聚類1.1.1相似度依據(jù)距離不同：Single-Link:最近距離、Complete-Link：最遠(yuǎn)距離、Average-Link：平均距離1.1.2最具代表性算法1）CURE算法特點(diǎn)：固定數(shù)目有代表性的點(diǎn)共同代表類優(yōu)點(diǎn)：識(shí)別形狀復(fù)雜，大小不一的聚類，過濾孤立點(diǎn)2）ROCK算法特點(diǎn)：對(duì)CURE算法的改進(jìn)優(yōu)點(diǎn)：同上，并適用于類別屬性的數(shù)據(jù)3）CHAMELEON算法特點(diǎn)：利用了動(dòng)態(tài)建模技術(shù)1.2分解聚類1.3優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：適用于任意形狀和任意屬性的數(shù)據(jù)集；靈活控制不同層次的聚類粒度，強(qiáng)聚類能力缺點(diǎn)：大大延長(zhǎng)了算法的執(zhí)行時(shí)間，不能回溯處理2、分割聚類算法2.1基于密度的聚類2.1.1特點(diǎn)將密度足夠大的相鄰區(qū)域連接，能有效處理異常數(shù)據(jù)，主要用于對(duì)空間數(shù)據(jù)的聚類2.1.2典型算法1）DBSCAN：不斷生長(zhǎng)足夠高密度的區(qū)域2）DENCLUE：根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)在屬性空間中的密度進(jìn)行聚類，密度和網(wǎng)格與處理的結(jié)合3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均針對(duì)數(shù)據(jù)在空間中呈現(xiàn)的不同密度分不對(duì)DBSCAN作了改進(jìn)2.2基于網(wǎng)格的聚類2.2.1特點(diǎn)利用屬性空間的多維網(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將空間劃分為有限數(shù)目的單元以構(gòu)成網(wǎng)格結(jié)構(gòu)；1）優(yōu)點(diǎn)：處理時(shí)間與數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目無關(guān)，與數(shù)據(jù)的輸入順序無關(guān)，可以處理任意類型的數(shù)據(jù)2）缺點(diǎn)：處理時(shí)間與每維空間所劃分的單元數(shù)相關(guān)，一定程度上降低了聚類的質(zhì)量和準(zhǔn)確性2.2.2典型算法1）STING：基于網(wǎng)格多分辨率，將空間劃分為方形單元，對(duì)應(yīng)不同分辨率2）STING+：改進(jìn)STING，用于處理動(dòng)態(tài)進(jìn)化的空間數(shù)據(jù)3）CLIQUE：結(jié)合網(wǎng)格和密度聚類的思想，能處理大規(guī)模高維度數(shù)據(jù)4）WaveCluster：以信號(hào)處理思想為基礎(chǔ)2.3基于圖論的聚類2.3.1特點(diǎn)轉(zhuǎn)換為組合優(yōu)化問題，并利用圖論和相關(guān)啟發(fā)式算法來解決，構(gòu)造數(shù)據(jù)集的最小生成數(shù)，再逐步刪除最長(zhǎng)邊1）優(yōu)點(diǎn)：不需要進(jìn)行相似度的計(jì)算2.3.2兩個(gè)主要的應(yīng)用形式1）基于超圖的劃分2）基于光譜的圖劃分2.4基于平方誤差的迭代重分配聚類2.4.1思想逐步對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化、不斷將目標(biāo)數(shù)據(jù)集向各個(gè)聚類中心進(jìn)行重新分配以獲最優(yōu)解2.4.2具體算法1）概率聚類算法期望最大化、能夠處理異構(gòu)數(shù)據(jù)、能夠處理具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的記錄、能夠連續(xù)處理成批的數(shù)據(jù)、具有在線處理能力、產(chǎn)生的聚類結(jié)果易于解釋2）最近鄰聚類算法——共享最近鄰算法SNN特點(diǎn)：結(jié)合基于密度方法和ROCK思想，保留K最近鄰簡(jiǎn)化相似矩陣和個(gè)數(shù)不足：時(shí)間復(fù)雜度提高到了O(N^2)3）K-Medioids算法特點(diǎn)：用類中的某個(gè)點(diǎn)來代表該聚類優(yōu)點(diǎn)：能處理任意類型的屬性；對(duì)異常數(shù)據(jù)不敏感4）K-Means算法1》特點(diǎn)：聚類中心用各類別中所有數(shù)據(jù)的平均值表示2》原始K-Means算法的缺陷：結(jié)果好壞依賴于對(duì)初始聚類中心的選擇、容易陷入局部最優(yōu)解、對(duì)K值的選擇沒有準(zhǔn)則可依循、對(duì)異常數(shù)據(jù)較為敏感、只能處理數(shù)值屬性的數(shù)據(jù)、聚類結(jié)構(gòu)可能不平衡3》K-Means的變體Bradley和Fayyad等：降低對(duì)中心的依賴，能適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集Dhillon等：調(diào)整迭代過程中重新計(jì)算中心方法，提高性能Zhang等：權(quán)值軟分配調(diào)整迭代優(yōu)化過程Sarafis：將遺傳算法應(yīng)用于目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建中Berkh in等：應(yīng)用擴(kuò)展到了分布式聚類還有：采用圖論的劃分思想，平衡聚類結(jié)果，將原始算法中的目標(biāo)函數(shù)對(duì)應(yīng)于一個(gè)各向同性的高斯混合模型5）優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：應(yīng)用最為廣泛；收斂速度快；能擴(kuò)展以用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集缺點(diǎn)：傾向于識(shí)別凸形分布、大小相近、密度相近的聚類；中心選擇和噪聲聚類對(duì)結(jié)果影響大3、基于約束的聚類算法3.1約束對(duì)個(gè)體對(duì)象的約束、對(duì)聚類參數(shù)的約束；均來自相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)3.2重要應(yīng)用對(duì)存在障礙數(shù)據(jù)的二維空間按數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,如COD(Clustering with Obstructed Distance)：用兩點(diǎn)之間的障礙距離取代了一般的歐式距離3.3不足通常只能處理特定應(yīng)用領(lǐng)域中的特定需求4、用于高維數(shù)據(jù)的聚類算法4.1困難來源因素1）無關(guān)屬性的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)失去了聚類的趨勢(shì)2)區(qū)分界限變得模糊4.2解決方法1)對(duì)原始數(shù)據(jù)降維2)子空間聚類CACTUS：對(duì)原始空間在二維平面上的投影CLIQUE：結(jié)合基于密度和網(wǎng)格的聚類思想，借鑒Apriori算法3)聯(lián)合聚類技術(shù)特點(diǎn)：對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)和屬性同時(shí)進(jìn)行聚類文本：基于雙向劃分圖及其最小分割的代數(shù)學(xué)方法4.3不足：不可避免地帶來了原始數(shù)據(jù)信息的損失和聚類準(zhǔn)確性的降低

應(yīng)該擬合吧雖em沒真擬合說類別增每數(shù)據(jù)點(diǎn)更高概率配些類別

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