Spark MLlib模型训练—文本算法 LDA(Latent Dirichlet Allocation)

Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种用于主题建模的生成式概率模型，广泛应用于文本分析和自然语言处理。LDA 的目标是从一组文档中发现潜在的主题，并将每个文档表示为这些主题的概率分布。它通过推断隐藏的主题结构，帮助我们理解和分析大量文本数据的内在结构。本文将详细介绍 LDA 的原理，并结合 Spark MLlib 的实现，提供完整的代码示例和结果分析。

2. LDA 算法原理

2.1 算法概述

LDA 是一种生成模型，它假设每个文档都是由多个主题组成的，每个主题又是由词语构成的。具体而言，LDA 模型包括以下几个假设：

1. 主题分布：每个文档的主题分布遵循一个 Dirichlet 分布，通常具有一个超参数 ( \alpha )，表示主题的稀疏程度。
2. 词汇分布：每个主题的词汇分布遵循一个 Dirichlet 分布，通常具有一个超参数 ( \beta )，表示词汇的稀疏程度。
3. 文档生成