MATLAB实现LDA文本分析

MATLAB是一种强大的数值计算工具，常用于科学计算和数据分析。要使用MATLAB实现Latent Dirichlet Allocation (LDA) 文本分析，LDA是一种主题模型，常用于文档聚类和主题发现。以下是基本步骤：

1. **数据预处理**：首先，你需要读取文本文件，并将其转换为适合LDA处理的数据结构，如词袋模型（Bag-of-Words）。可以使用`tokenizedDocument`函数对文本进行分词。

documents = tokenizedDocument('your_text_file.txt');

2. **数据清洗**：去除停用词、标点符号，以及进行词干提取或词形还原（如stemming或lemmatization），可以使用`removeStopWords`和`porterStemmer`等函数。

3. **创建文档-词频矩阵**：统计每个文档中每个单词的频率，形成稀疏矩阵。

bagOfWords = bagOfWords(documents);
tfidf = tfidf(bagOfWords); % 使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）增强重要性

4. **设置LDA参数**：选择合适的主题数K，以及其他超参数如迭代次数和alpha/beta（Dirichlet分布的浓度参数）。

5. **训练模型**：使用`fitlda`函数训练LDA模型。

ldaModel = fitlda(tfidf, K, 'NumTopics', K, ... % 这里的...填入其他参数
                    'Alpha', alphaValue, 'Beta', betaValue);

6. **评估和可视化**：查看主题分布和关键词，可以使用`display(ldaModel)`或`topkwords(ldaModel)`。还可以绘制词云图展示每个主题的主要词语。

7. **应用到新的文档**：对于新的未标记文档，可以将它们转换成词频矩阵并预测其主题。

newDocuments = tokenizedDocument('new_text.txt');
predictedTopics = predict(ldaModel, newDocuments);