lda困惑度 python

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文本主题挖掘的方法，用于发现隐藏在文本中的主题。在Python中使用LDA进行主题挖掘可以分为三个步骤：预处理、利用gensim训练LDA模型和计算困惑度。

首先，进行预处理。预处理的目标是将文本数据转换为适合LDA模型的格式。可以使用gensim库中的corpora和models模块来实现。此外，还可以使用perplexity模块来计算困惑度。

其次，利用gensim训练LDA模型。可以使用gensim库中的ldamodel方法来训练LDA模型。需要提供语料库、字典和主题个数等参数。

最后，计算困惑度。可以使用perplexity模块中的perplexity方法来计算LDA模型的困惑度。

在代码中，通过使用graph_draw函数将主题数与困惑度绘制成折线图。