潜在狄利克雷分配
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潜在狄利克雷分配，一种基于贝叶斯学习的话题模型，于2002年由Blei等人提出。LDA在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等多领域有着广泛应用。
该模型被视为潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，用于描述文本集合的生成概率。LDA假定每个文本由话题的多项式分布表示，每个话题由单词的多项式分布表示。特别地，文本的话题分布的先验分布被设定为狄利克雷分布，而话题的单词分布的先验分布同样采用狄利克雷分布。引入先验分布有助于LDA更有效地应对话题模型学习中的过拟合问题。
LDA的文本生成过程具有独特性：首先随机生成文本的话题分布。接着，依据该文本的话题分布随机选择一个话题，并按照该话题的单词分布随机生成单词。这一过程重复进行，直至生成完整文本。这样的迭代生成使得LDA能够构建出反映文本集合内在结构的模型。
