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R 查找最佳主题数k（stm）的函数之间的差异

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R 查找最佳主题数k（stm）的函数之间的差异,r,topic-modeling,R,Topic Modeling,（惊人的）stm包包含多个函数，用于在主题模型（k）中选择最佳数量的主题。其中两个函数是searchK（）和manyTopics（） 文档中对它们的描述使它们听起来非常相似： searchK（）：“通过用户指定的初始化，此函数为不同的用户指定主题号运行selectModel，并计算返回模型的诊断属性。这些属性包括排他性、语义一致性、heldout似然性、绑定、lbound和剩余分散性。” manyTopics（）：“与selectModel[其searchK（）是一个包装器]的工作原理相同，用户

（惊人的）
stm
包包含多个函数，用于在主题模型（k）中选择最佳数量的主题。其中两个函数是
searchK（）
和
manyTopics（）

文档中对它们的描述使它们听起来非常相似：

searchK（）
：“通过用户指定的初始化，此函数为不同的用户指定主题号运行selectModel，并计算返回模型的诊断属性。这些属性包括排他性、语义一致性、heldout似然性、绑定、lbound和剩余分散性。”

manyTopics（）
：“与selectModel[其
searchK（）
是一个包装器]的工作原理相同，用户指定一系列他们希望模型适合的主题。例如，具有5、10和15个主题的模型。然后，对于每个主题，selectModel会运行多次。”

据我所知，一个区别可能是
manyTopics（）
会自动为每个k选项选择帕累托主导模型，而
searchK（）
假定允许用户在给定k的情况下在它们之间进行选择。（然而，我还没有看到任何关于如何实际做到这一点的例子，也没有看到为什么要这样做的例子。）

实际上是否存在差异？如果存在差异，每个函数应用于什么目的