Spark MLLIB LDA topicsmatrix的输出是什么？

Question

我不清楚LDAModel.topicsMatrix()的输出。 我想我理解LDA的概念，并且每个主题都由术语分布表示。

LDAModel.describeTopics()很明显（我认为）： 每个主题的句子单词的可能性的最高总和，表示该推文属于主题的证据。 对于n个主题，describeTopics()的输出是m倍矩阵，其中m代表词汇量的大小。此矩阵中的值小于或等于1.

然而在LDAModel.topicsMatrix()，我不知道我在看什么。阅读文档时也是如此。 矩阵是m倍n矩阵，尺寸已经改变，并且该矩阵中的值大于零（因此可以取值2，这不是概率值）。这些价值观是什么？这个词在主题中的出现也许是？

如何使用这些值来计算句子与主题的距离？

Answer 1

我认为矩阵是m * n m是单词编号，n是主题编号