关于PLSA与LDA的区别理解

1.PLSA即概率潜在语义分析，其针对每一篇文档设置一个doc-topic分布即P(z/d)，假如有k个主题，则一篇文档就会有k个参数，m篇文档就会有mxk个参数,随着文档数量的增加，P(z|d) 的参数也会随着线性增加，这就导致无论有多少训练数据，都容易导致模型的过拟合问题。同时PLSA虽然是一个生成模型，但针对新的文档确无法生成。

2.LDA即潜在狄利克雷分布，其针对PLSA的缺点进行了优化，对doc-topic分布加入了狄利克雷先验，此时每一篇文档拥有了相同的先验假设，然后针对每篇文档进行相应的后验分布更新。

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