使用Python实现概率潜在语义分析（pLSA）

使用Python实现概率潜在语义分析（pLSA）

pLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）是一种基于概率模型的主题模型，其核心思想是将文本中的每个单词与主题进行关联。pLSA是一个强大的文本分析工具，常用于文本聚类、信息检索以及文本分类等任务。

下面给出一个简单的Python实现pLSA的示例代码：

import numpy as np

class PLSA:
    def __init__(self, num_topics, max_iterations=100):
        self.num_topics = num_topics # 主题数目
        self.max_iterations = max_iterations # 最大迭代次数

    def fit(self, X):
        # 初始化参数
        num_docs, vocab_size = X.shape
        self.P_z_given_d = np.random.rand(num_docs, self.num_topics)
        self.P_w_given_z = np.random.rand(self.num_topics, vocab_size)
        self.P_z_given_dw = np.zeros((num_docs, vocab_size, self.num_topics))

        # EM算法
        for iteration in range(self.max_iterations):
            # E步骤
            for d in