为什么有两个类，LDA只给出一个维度？

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率模型，它假设每个文档包含多个主题，每个主题又由多个单词组成。在LDA中，每个文档可以被表示为主题的概率分布，每个主题可以被表示为单词的概率分布。

为什么有两个类，LDA只给出一个维度？

LDA中的两个类指的是文档-主题分布和主题-单词分布。具体来说，LDA将文档看作是主题的混合，每个主题又由单词的分布组成。

1. 文档-主题分布：LDA通过计算每个文档中每个主题的概率分布来表示文档-主题分布。这个分布可以告诉我们每个文档包含哪些主题以及它们的权重。例如，对于一篇新闻文章，文档-主题分布可以告诉我们该文章包含了多少政治、经济、体育等主题，并且每个主题的重要性如何。
2. 主题-单词分布：LDA通过计算每个主题中每个单词的概率分布来表示主题-单词分布。这个分布可以告诉我们每个主题包含哪些单词以及它们的权重。例如，对于主题“体育”，主题-单词分布可以告诉我们该主题包含了哪些与体育相关的单词，如“足球”、“篮球”、“比赛”等，并且每个单词在该主题中的重要性如何。

通过这两个分布，LDA可以帮助我们理解文档中的主题结构以及主题中包含的单词。它可以应用于文本分类、信息检索、推荐系统等领域。

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