转自：http://www.cnblogs.com/rocketfan/archive/2011/07/03/2096953.html
主要记录下几个文章博客内容
A Note on EM Algorithm for Probabilistic Latent SemanticAnalysis（翟成祥的NOTE）
A Note on EM Algorithm and PLSA（一个中文比较好的总结 by Xinyan Lu）
注意这两个是一个思路
Probabilistic Latent Semantic Analysis （原论文）
原论文是另一个思路
Notes on Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)（这个里面对比了两种不同思路，原论文与翟成祥NOTE，Xinyan Lu中文总结 分布对应这两种思路）
先看第一种思路，这个更好理解一点
典型的EM算法 hidden/latent variable 是主题Z，p(d)对于我们的计算可忽略,最后面那个博客的总结证明更完整。
类似前面的混合高斯模型，这里实际Estep要估算的就是对应d,w 情况下Z的概率
Estep 对比前面高斯模型
具体一个观察点情况下对应到隐藏分类的概率
解释下 sum_z(p(z|d)p(w|z))= p(w|d) p(d)p(w|d)p(z|d,w) = p(d,w,z) => p(w|d)p(z|d,w) = p(d,w,z)/p(d) = p(w,z|d)=p(z|d)p(w|z)
=> p(z|w,d) = p(z|d)(pw|z) / p(w|d)
Mstep
对比NG的课件
x对应这里的w
如果我们考虑背景噪音,翟成祥的NOTE更进一步给出了在这个基础上稍微复杂一点的MODLE和结果
考虑下翟成祥那篇EM中的简单混合模型
topic Z
其实和上面公式一样
p(z|d)
第二种思路
TODO
