Yang和Lee提出的局域密度近似（LDA）吗？

不，Yang和Lee并没有提出局域密度近似（LDA）。局域密度近似（LDA）是一种用于聚类和异常检测的方法，由Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jorg Sander和Xiaowei Xu在1996年提出。其基本思想是通过计算每个数据点与其最近邻点之间的密度来确定数据点所属的簇。

相关问题

是tf-idf和lda结合合适还是word2vec和lda结合合适？

TF-IDF和LDA以及Word2Vec和LDA都是常用的文本分析技术，它们都可以用来提取文本的主题信息。但是，它们的实现方式和目的有所不同。

TF-IDF是一种基于词频的统计方法，用于评估一个词在文档中的重要程度。它可以用于文本分类、信息检索和关键词提取等任务。LDA是一种基于概率模型的主题模型，通过对文本进行分析，可以将文本转化为主题-词分布和文档-主题分布两个概率分布，从而实现文本主题的提取和分类。

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量模型，将每个词映射到一个高维空间中的向量表示，从而能够在语义上更好地捕捉词之间的关系。它可以用于文本分类、信息检索和关键词提取等任务。

综上所述，TF-IDF和LDA更适合处理短文本或者文本分类任务，而Word2Vec和LDA更适合处理长文本或者文本相似性计算任务。因此，选择哪种方法需要根据具体的应用场景和任务需求来决定。如果任务需要提取文本的主题信息，可以考虑使用LDA和TF-IDF结合，如果需要进行文本相似性计算，可以考虑使用Word2Vec和LDA结合。

为什么用了word2vec之后，还要用一个tf-idf，然后才是lda建模？

Word2vec是一种用于生成单词嵌入向量的算法，它将每个单词映射到一个连续的向量空间中。这种向量表示方法可以捕捉单词之间的语义和上下文信息。但是，word2vec不考虑单词出现的文档频率和逆文档频率（IDF），因此在一些特定的应用场景下，例如文本分类和信息检索等任务中，需要加入TF-IDF权重，以强调关键词的重要性。

在LDA建模中，我们希望找到一组主题，每个主题都是由一些单词组成的。为了找到这些主题，我们需要首先对文本进行向量化表示，一种常用的方法是使用词袋模型。词袋模型会统计每个单词在文本中出现的频率，但是不考虑单词的语义信息。在这种情况下，我们可以使用TF-IDF权重来对每个单词进行加权，以便更好地捕捉单词的重要性。

因此，使用Word2vec、TF-IDF和LDA的组合，可以在文本分析和建模中发挥不同的作用，提高模型的效果和准确性。