R监督潜在Dirichlet分配包

我用的是R，特别是我想做的。在链接的包中，有一个

slda.em

函数。然而，让我困惑的是，它要求alpha、eta和方差参数。据我所知，我认为这些参数在模型中是未知的。所以我的问题是，这个包的作者是不是想说这些是对参数的初步猜测？如果是，则似乎没有办法从运行

slda.em

的结果中访问它们

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除了在算法中编码额外的EM步骤外，是否有一种建议的方法来猜测这些参数的合理值？

因为您试图生成一个监督模型，典型的方法是使用交叉验证来确定模型参数。因此，您将一些数据作为测试集，根据剩余的数据训练模型，并评估模型性能，重复k次。然后，继续使用不同的模型参数重复此操作，以确定哪种结果可以获得最佳的模型性能

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在slda的特定情况下，我将运行

demo（slda）

，查看作者对它的实现。运行演示时，您将看到他设置了

alpha=1.0

，

eta=0.1

，以及

variance=0.25

。我建议将这些作为您的起点，然后使用交叉验证来确定更好的参数，如果您需要改进模型性能。

您是说上面引用的LDA包没有搜索alpha、eta和方差参数的选项（与链接文章中的EM算法不同）？按照您的建议进行交叉验证将非常缓慢，除非您对如何回收每个步骤的输出有建议。我猜模型中的“初始”参数可能会有所帮助？我对这个包不是很熟悉，但我没有看到任何关于为您查找参数的内容。这不是默认选项-您可以通过更改初始参数查看演示的结果看到-您最终会得到不同的结果。我不知道你所说的“回收每个步骤的输出”是什么意思，但如果有很多参数需要搜索，CV确实会很耗时。@AlexR。你能提供一个数据样本，以及关于你最终目标的更多细节吗？这将使提供示例代码解决方案变得更容易。R中至少有两个包可用于执行LDA。一个是由Bettina Grün和Kurt Hornik开发的主题模型包，另一个是由Jonathan Chang开发的lda，您提到过使用它。