选择LDA模型的主题数
这个示例展示了如何为潜在Dirichlet分配(LDA)模型确定合适的主题数量。
要决定合适数量的主题，您可以比较LDA模型的高度适合符合不同数量的主题。您可以通过计算一组文件集的困惑来评估LDA模型的健康。困惑表明模型描述了一组文档的程度。较低的困惑表明更适合。
提取和预处理文本数据
加载示例数据。文件factoryreports.csv.包含工厂报告，包括每个事件的文本描述和分类标签。从字段中提取文本数据描述．
filename =.“factoryReports.csv”;数据= readtable（文件名，'texttype'那'细绳'）;textData = data.Description;
使用该功能授权和预处理文本数据preprocessText在本例的最后列出。
文档= preprocesstext（textdata）;文件（1：5）
ans = 5×1令牌Document：6个代币：物品偶尔得到扫描仪卷轴7令牌：响亮的拨浪鼓响起来了瓶子活塞4令牌：切割电源启动工厂3令牌：Fry电容器组件3令牌：搅拌机跳闸保险丝
随机预留10％的文件以进行验证。
numDocuments =元素个数(文件);本量利= cvpartition (numDocuments,'坚持'，0.1）;documentstrain =文档（cvp.train）;documentsvalidation =文档（cvp.test）;
从培训文档中创建词汇袋模型。删除总出现次数不超过两次的单词。删除任何不含文字的文档。
bag = bagofwords（DocumentStrain）;袋= removeinfreqwinds（袋子，2）;BAG = RoverimementyDocuments（袋）;
选择主题数量
目标是选择许多主题，与其他主题相比，最小化困惑。这不是唯一的考虑因素：模型适合大量主题可能需要更长的时间来收敛。要查看权衡的影响，请计算适合的身高和配件时间。如果最佳主题数很高，那么您可能希望选择较低的值以加快拟合过程。
适用于某种值的LDA模型，以获得主题次数。比较每个模型对所持式测试文档集的拟合时间和困惑。困惑是第二个输出logp函数。要获得第二个输出而不将第一个输出赋值给任何东西，请使用〜象征。配件时间是TimesIncestart.最后迭代的价值。这个值是在的历史结构的结构FitInfo.LDA模型的属性。
为了更快的适应，指定“规划求解”成为“savb”．要抑制详细输出，请设置“详细”到0.．这可能需要几分钟来运行。
numTopicsRange = [5 10 15 20 40];为了i = 1: numTopics (numTopicsRange) numTopics = numTopicsRange(i);mdl = fitlda(袋、numTopics、......“规划求解”那“savb”那......“详细”，0）;[〜，ValidationPerplexity（i）] = logp（mdl，documentValidation）;TimeLapsed（i）= mdl.fitinfo.history.timesIncestart（END）;结尾
为绘图中的每个主题显示困惑和经过的时间。绘制左轴上的困惑，右轴上经过的时间。
图yyaxis剩下绘图（NumtopicsRange，ValidationPerplearity，“+ -”) ylabel (“验证困惑”) yyaxis对绘图（NumtopicsRange，TimeLapsed，'O-') ylabel (“时间运行(s)”)传说([“验证困惑”“时间运行(s)”]，“位置”那“东南”)包含(“主题”）
绘图表明，用10-20个主题拟合模型可能是一个不错的选择。与具有不同主题数量不同的模型相比，困惑低。通过这个解决者，这么多主题的经过时间也是合理的。通过不同的求解器，您可能会发现增加主题的数量可能导致更好的合适，但拟合模型需要更长的时间来收敛。
例子预处理功能
这个函数preprocessText，按顺序执行以下步骤：
将文本数据转换为小写使用
较低的．使用授权文本
tokenizedDocument．删除标点符号使用
erasePunctuation．删除使用的停止单词列表（例如“和”，“和”和“该”）的列表
removeStopWords．使用2或更少的字符删除单词
removeShortWords．使用15个或更多字符删除单词
removelongwords.．使使用的词义化
正常化字．
函数文件= preprocessText (textData)％将文本数据转换为小写。cleanTextData =低(textData);标记文本。文档= tokenizeddocument（cleantextdata）;%擦掉标点符号。= erasePunctuation文件(文档);％删除停止单词列表。文档= Removestopwords（文件）;%删除2个或更少的单词，以及15个或更大的单词%字符。文件= removeShortWords(文件,2);= removeLongWords文档(文档、15);％lemmatize单词。= addPartOfSpeechDetails文件(文档);文档= normalizeWords(文档,'风格'那'引理'）;结尾
也可以看看
addPartOfSpeechDetails|Bagofwords.|Bagofwords.|erasePunctuation|菲达|ldamodel.|logp|正常化字|删除程序|removeinfrequentwords.|removelongwords.|removeShortWords|removeStopWords|tokenizedDocument
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