对LDA模型进行案例分类。

在MATLAB中，Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种主题建模技术，常用于文本数据分析，尤其是文档集合中的主题发现。以下是一个基本步骤，介绍如何使用MATLAB进行LDA模型训练并进行案例分类：

**1. 加载数据集：**
首先，你需要一个预处理后的文本数据矩阵，其中每一行代表一个文档，每一列代表单词或词汇表中的一个词。

% 假设你的文本数据存储在一个变量叫做'corpus'
documents = corpus;

**2. 创建语料库（Bag-of-Words）表示：**
用`bagOfWords`函数将文本转换为词频向量。

% 如果还没有，先创建词汇表
vocab = unique(words(documents));
bag = bagOfWords(documents, vocab);

**3. 训练LDA模型：**
使用`fitlda`函数建立LDA模型。设置适当的参数，如主题数（numTopics）、迭代次数等。

% 示例：
options = struct('NumTopics', 10, 'Iterations', 1000); % 可根据需求调整参数
ldaModel = fitlda(bag, options);

**4. 应用模型到新数据：**
对于新的未标记文档，同样进行词频表示，然后用训练好的模型对文档进行预测。

newDocument = ...; % 例如新的待分类文档
predictedTopic = predict(ldaModel, bagOfWords(newDocument, vocab));

**5. 分类和评估：**
基于预测的主题，你可以对文档进行分类。评估通常涉及查看预测的标签是否接近真实类别，比如困惑度（perplexity）或通过交叉验证计算精度。

trueLabels = ...; % 新文档的真实类别
classificationReport = classificationReport(trueLabels, predictedTopic);

**相关问题--:**
1. LDA模型在实际应用中可能遇到哪些挑战？
2. 如何选择合适的主题数量？
3. 如何改善模型的性能？
4. LDA假设有哪些？这些假设对结果有什么影响？