LDA и PCA не взаимозаменяемы, так как они служат разным целям и используются в разных контекстах. 2 Некоторые различия между LDA и PCA при анализе текстовых данных:

• Тип данных: LDA предназначен для текстовых данных, а PCA — для числовых. 2
• Цель: LDA используется для тематического моделирования, а PCA — для уменьшения размерности. 2
• Результат: LDA выдаёт набор тем и связанных с ними слов, а PCA — набор главных компонент. 2
• Контроль за процессом: PCA работает без каких-либо меток классов, а LDA использует помеченные данные для выявления преобразования, которое лучше разделяет классы. 34
• Применение: LDA часто используется для задач классификации, так как дискриминантные функции можно использовать для разделения классов. 3 PCA часто применяется для исследовательского анализа данных, так как главные компоненты можно использовать для визуализации данных и выявления закономерностей. 3
• Производительность: PCA, как правило, быстрее и эффективнее с точки зрения вычислений, чем LDA, так как не требует помеченных данных. 3 Однако LDA может быть более эффективным в захвате наиболее важной информации в данных, когда доступны метки классов. 3

Выбор между LDA и PCA зависит от характера данных и конкретной задачи, которую нужно решить. 2 В некоторых случаях можно сочетать эти методы: например, LDA для выявления тем в коллекции текстов, а PCA для визуализации связей между этими темами. 2