Latent Dirichlet Allocation（潜在狄利克雷分配，简称LDA）是一种用于主题建模的概率图模型。它是一种无监督学习算法，用于从文档集合中发现潜在的主题结构。LDA 假设文档是由多个主题的混合生成的，而每个主题又是由多个词的概率分布组成的。
下面是 LDA 模型的基本思想：
1、文档生成过程：
对于每个文档，从主题分布中抽取一个主题。
从该主题的词分布中抽取一个词。
重复上述步骤，生成文档中的所有词。
2、参数：
主题数量 K：在 LDA 中，需要事先指定主题的数量。
主题分布：每个文档都是由主题分布组成的，表示文档包含每个主题的概率。
词分布：每个主题都是由词分布组成的，表示主题包含每个词的概率。
3、推断过程：
给定文档集合，LDA 的目标是推断每个文档的主题分布和每个主题的词分布。
LDA 算法基于概率图模型，使用了狄利克雷分布作为先验分布。该算法通过迭代优化过程，尝试找到能够最好解释文档集合的主题-词分布和文档-主题分布。
LDA 在文本挖掘、信息检索、主题建模等领域得到了广泛应用。它可以用于发现文档集合中的主题结构，帮助理解大规模文本数据的内容。
