В чем разница между LDA и PCA при анализе текстовых данных?

LDA и PCA не взаимозаменяемы, так как они служат разным целям и используются в разных контекстах. toxigon.com Некоторые различия между LDA и PCA при анализе текстовых данных:

• Тип данных: LDA предназначен для текстовых данных, а PCA — для числовых. toxigon.com
• Цель: LDA используется для тематического моделирования, а PCA — для уменьшения размерности. toxigon.com
• Результат: LDA выдаёт набор тем и связанных с ними слов, а PCA — набор главных компонент. toxigon.com
• Контроль за процессом: PCA работает без каких-либо меток классов, а LDA использует помеченные данные для выявления преобразования, которое лучше разделяет классы. vitalflux.com www.numberanalytics.com
• Применение: LDA часто используется для задач классификации, так как дискриминантные функции можно использовать для разделения классов. vitalflux.com PCA часто применяется для исследовательского анализа данных, так как главные компоненты можно использовать для визуализации данных и выявления закономерностей. vitalflux.com
• Производительность: PCA, как правило, быстрее и эффективнее с точки зрения вычислений, чем LDA, так как не требует помеченных данных. vitalflux.com Однако LDA может быть более эффективным в захвате наиболее важной информации в данных, когда доступны метки классов. vitalflux.com

Выбор между LDA и PCA зависит от характера данных и конкретной задачи, которую нужно решить. toxigon.com В некоторых случаях можно сочетать эти методы: например, LDA для выявления тем в коллекции текстов, а PCA для визуализации связей между этими темами. toxigon.com