MCMC抽样与LDA参数求解

一、 MCMC抽样

也许读者会觉得诧异，为什么在一本介绍主题模型的书中却看到了抽样的知识？作者是不是偏题了？

答案当然是没有。

相信你应该听说过有一门课程叫做统计学，在这门课程中，抽样占据着举足轻重的地位。当统计学的研究者们想要了解一个总体的某些参数时，他们的方案是，先去抽样获得样本，通过样本参数去估计总体参数。比如，想知道某财经高校学生们（总体）的平均月消费水平（总体参数），做法是：a.先抽样一部分样本，如从每个学院抽取20个人去调查他们的月消费水平，假设有20个学院，那么就获得了400个人（样本）的月消费水平；b.算出这400个样本的平均月消费水平（样本参数）；c.可以认为该财经高校学生们的平均月消费水平估计为这400个样本的平均月消费水平。

本篇的MCMC抽样与LDA主题模型的关系类比统计学里的抽样。在LDA主题模型的参数求解中，我们会使用MCMC抽样去做。

MCMC四个字母的含义

第一个MC ，是Monte Carlo(蒙特卡洛)的首字母缩写。本篇的蒙特卡洛指一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。采样过程通常通过计算机来来实现。

蒙特卡洛此名由乌拉姆提出，事实上蒙特卡洛是摩纳哥公国的一座城市，是著名的赌场，世人称之为“赌博之国”。众人皆知，赌博总是和统计密切关联的，所以这个命名风趣而贴切、不仅有意思而且有意义。

第二个MC：Markov Chain(马尔科夫链)。这是MCMC抽样中很重要的一个思想，将会在后篇细讲。

（一）逆变换采样

刚刚有提到，蒙特卡洛指一种随机模拟方法，通常通过计算机来实现。然而，从本质上来说，计算机只能实现对均匀分布的采样。在此基础上对更为复杂的分布进行采样，应该怎么做呢？这就需要用到逆变换采样：

温故两个定义

对于随机变量 X，如下定义的函数 F：

F(x)=PX≤x,−∞<x<∞$$F(x)=PX\le x,-\infty <x<\infty$$

称为X 的累积分布函数。对于连续型随机变量 X 的累积分布函数 F(x)，如果存在一个定义在实数轴上的非负函数 f(x)，使得对于任意实数 x，有下式成立：

F(x)=∫f(t)dt$$F(x)=\int f(t)dt$$

则称 f(x) 为 X 的概率密度函数。显然，当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率等于区间乘概率密度。

步骤

欲对密度函数f（x）$f（x）$ 采样，并得到m 个观察值，则重复下面的步骤 m 次：

1、从Uniform(0,1)中随机生成一个值，用 u 表示。

2、计算反函数F(−1)(u)$F^{(-1)}(u)$ 的值 x，则x 就是从f(x)$f(x)$ 中得出的一个采样点。

举例：

想对一个复杂概率密度函数f(x)$f(x)$ 抽样，其概率密度形式如下：

F(x)=⎧⎩⎨⎪⎪8x,if0≤x<0.2583−83x,if0.25≤x<1 0,otherwise$$F(x)=\{\begin{array}{ll}& 8x,if0\le x<0.25\\ & \frac{8}{3}-\frac{8}{3}x,if0.25\le x<1\\ & 0,otherwise\end{array}$$

1、求f(x)$f(x)$ 的累计分布函数F(x)$F(x)$ ：

F(x)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪0,ifx<04x2,if0≤x<0.2583x−43x2−13,if0.25≤x<1 1,ifx>1$$F(x)=\{\begin{array}{ll}& 0,ifx<0\\ & 4x^2,if0\le x<0.25\\ & \frac{8}{3}x-\frac{4}{3}{x}^2-\frac{1}{3},if0.25\le x<1\\ & 1,ifx>1\end{array}$$

2、求F(x)$F(x)$ 的反函数：F(−1)(u)$F^{(-1)}(u)$

F(x)=⎧⎩⎨u√2,if0≤u<0.251−3(1−u)√2,if0.25≤x<1 $$F(x)=\{\begin{array}{ll}& \frac{\sqrt{u}}{2},if0\le u<0.25\\ & 1-\frac{\sqrt{3(1-u)}}{2}\text{,}if0.25\le x<1\end{array}$$

重复m次逆变换采样以下步骤：从Uniform(0,1)中随机生成一个值，用 u 表示。计算反函数F(−1)(u)$F^{(-1)}(u)$ 的值 x，则x 就是从f(x)$f(x)$ 中得出的一个采样点。最终将采样点图像（蓝色）与实际密度函数（红色）比较，得图如下：

 可以看到两条线几乎重合，这表明逆变换采样可以很好的模拟出某些复杂分布。 **存在问题：** 逆变换采样有求解累积分布函数和反函数这两个过程，而有些分布的概率分布函数可能很难通过对概率密度p(x)的积分得到，再或者概率分布函数的反函数也很不容易求。这个时候应该怎么办呢？此时提出了拒绝采样的解决方案。

（二）拒绝采样

欲对逆变换采样不再适用的密度函数p(x)$p(x)$ 采样，如果能找到另外一个概率密度为 q(x)$q(x)$ 的函数，它相对容易采样。如采用逆变换采样方法可以很容易对q(x)$q(x)$ 进行采样，甚至q(x)$q(x)$ 就是计算机可以直接模拟的均匀分布。此时我们可直接对q(x)$q(x)$ 采样，然后按照一定的方法拒绝某些样本，达到接近p(x)$p(x)$ 分布的目的。

步骤

 当我们将q(x)$q(x)$ 与一个常数 K 相乘之后，可以实现下图所示之关系，即 K⋅q(x)将p(x)完全“罩住”：p(x) ≤Kq(x)。重复以下步骤抽样： •x 轴方向：从q(x)分布抽样得到Z0$Z_0$ 。 •y 轴方向：从均匀分布（0,Kq(Z0))$（0,Kq(Z_0))$ 中抽样得到u0$u_0$ 。 •如果刚好落到灰色区域，否则接受这次抽样： u0$u_0$ > p(Z0)$p(Z_0)$ , 拒绝该样本。 •重复以上过程。

举例：利用拒绝采样计算π$\pi$ 值

 如图所示，阴影区域有一个边长为1的正方形，正方形里有一个半径为1的1/4圆。则有：S(1/4圆）= 1/4*π*R^2= 1/4π；S(正方形）=1。现在对这个正方形随机取点，某点到原点的距离小于1,则说明它在1/4圆内。可以认为，落在圆内的次数/取点总次数=1/4圆的面积/正方形的面积。即： π=4∗s(正方形)∗落在圆内的次数取点总次数$\pi =4\ast s(正方形)\ast \frac{落在圆内的次数}{取点总次数}$ 随着采样点的增多，最后的结果π会越精准。 这里也就是用到了拒绝采样的思想。要计算π$\pi$ 值，即寻求对圆这个复杂分布抽样，圆不好搞定，于是我们选择了一个相对容易的正方形分布，在对正方形随机取点的时候，如果某点到原点的距离小于1,则说明它在1/4圆内，接受这个样本，否则拒绝它。 而抽样的时候； 基于以上思想我们可以利用计算机建模。

（三）马尔科夫链

马尔科夫链就是第二个MC:Markov Chain。定义为：根据概率分布，可以从一个状态转移到另一个状态，但是状态转移之间服从马氏性的一种分布。

解释一下定义中提到的两个名词：

马氏性：状态转移的概率只依赖与他的前一状态。数学表达为:P(Xn+1=k|Xn=kn,Xn−1=kn−1,…,X1=k1)=P(Xn+1=k|Xn=kn)$P(Xn+1=k|Xn=kn,Xn-1=kn-1,\dots ,X1=k1)=P(Xn+1=k|Xn=kn)$
状态转移：状态的改变叫做转移(状态可以向自身转移），与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。q(i,j)=q(j|i)=q(i→j)：$q(i,j)=q(j|i)=q(i\to j)：$ 表示状态 i转移到状态j的概率。

如在天气事件中，由前天的下雨转移到昨天的多云，昨天的多云转变到今天的艳阳天。这里所说的下雨、多云、艳阳天都是一种状态。从下雨转移到多云，称之为状态转移。而今天的艳阳天只与昨天的多云有关，与前天的天气没有半点关系，这就是所谓马氏性。

案例

社会学家经常把人按其经济状况分成三类：下、中、上层；我们用1,2,3分别代表这三个阶层（对应于马氏链中环境下的三个状态）。如果一个人的收入属于下层类别，则他的孩属于下层收入的概率是0.665，属于中层的概率是0.28，属于上层的概率是0.07。这里汇总了阶层收入变化的转移概率如下图所示：

 状态转移的概率只依赖与他的前一状态，也就是考察父代为第i层则子代为第j层的概率。 由此得出转移概率矩阵：

⎡⎣⎢0.650.150.120.280.670.360.070.180.52⎤⎦⎥$$\left[\begin{array}{ccc}0.65& 0.28& 0.07\\ 0.15& 0.67& 0.18\\ 0.12& 0.36& 0.52\end{array}\right]$$

给定当前这一代人处于下、中、上层的概率分布向量是：π0=(π0(1),π0(2),π0(3))${\pi }_0=({\pi }_0(1),{\pi }_0(2),{\pi }_0(3))$ ，那么他们的子女的分布比例将是π1=π0P${\pi }_1={\pi }_{0}P$ ,孙子代的分布比例将是π2=π1P=π0P2${\pi }_2={\pi }_{1}P={\pi }_0{P}^2$ ,以此类推,第n代的分布比例将是πn=π0Pn${\pi }_n={\pi }_0{P}^n$ . 显然，第n+1代中处于第j个阶层的概率为：

π(Xn+1=j)=∑i=0nπ(Xn=i).P(Xn+1=j|Xn=i)$$\pi (X_{n+1}=j)=\sum _{i=0}^n\pi (X_n=i).P(X_{n+1}=j|X_n=i)$$

给定初始概率π0=(0.21,0.68,0.11)${\pi }_0=(0.21,0.68,0.11)$ ，即第0代的时候各阶层占比是(0.21,0.68,0.11)。显然由此公式我们可以分别计算第一代的第1、2、3阶层的占比，第二代的第1、2、3阶层的占比，….。

如：计算第一代的第1阶层的占比为：0.21∗.65+0.68∗0.15+0.11∗0.12=0.2517≈0.252$0.21\ast .65+0.68\ast 0.15+0.11\ast 0.12=0.2517\approx 0.252$

以此类推，各代各阶层的占比如下：

 可以看到，从第5代开始，各阶层的分布就稳定不变了。这个是偶然的吗？如若不是，那是初始概率决定的还是转移概率矩阵决定的呢？接下来验证一下。 换一个初始概率π0=(0.75,0.15,0.1)${\pi }_0=(0.75,0.15,0.1)$ ，迭代结果如下：

 我们发现，到第9代的时候，分布又收敛了，而且收敛的分布都是π=(0.286,0.489,0.225)$\pi =(0.286,0.489,0.225)$ ,也就是说收敛的分布与初始概率无关。 这里还有一个神奇的地方：我们计算一下转移矩阵P的n次幂，发现：

P20=P21=⋯=P100=Pn=⎡⎣⎢0.2860.2860.2860.4890.4890.4890.2250.2250.225⎤⎦⎥$$P^{2}0=P^{2}1=\cdots =P^{1}00=P^n=\left[\begin{array}{ccc}0.286& 0.489& 0.225\\ 0.286& 0.489& 0.225\\ 0.286& 0.489& 0.225\end{array}\right]$$

也就是说，当n足够大的时候，Pn$P^n$ 矩阵每一行都收敛到π=(0.286,0.489,0.225)$\pi =(0.286,0.489,0.225)$ 这个概率分布。于是关于马氏链我们有定理如下：
定理一：（马氏链的平稳分布）
如果一个非周期马氏链具有概率转移矩阵 P，且它的任何两个状态都是连通的，则

limn→∞Pnij$$\underset{n\to \mathrm{\infty }}{lim}{P}_{ij}^n$$

存在且与 i 无关（也即矩阵 P^n 的每一行元素都相同），记

limn→∞Pnij=π(j)$$\underset{n\to \mathrm{\infty }}{lim}{P}_{ij}^n=\pi (j)$$

，我们有：
（1）

limn→∞Pn=⎡⎣⎢π(1)...π(1).........π(n)...π(n)⎤⎦⎥$$\underset{n\to \mathrm{\infty }}{lim}{P}^n=\left[\begin{array}{ccc}\pi (1)& ...& \pi (n)\\ ...& ...& ...\\ \pi (1)& ...& \pi (n)\end{array}\right]$$

（2）π(j)=∑∞0π(i)Pij也即π=πP。$\pi (j)={\sum }_0^{\infty }\pi (i)P^{ij}也即\pi =\pi P。$
（3）π 是方程 π=πP 的唯一非负解。
其中，π=[π(1),π(2),⋯,π(j),⋯]，∑∞0π(i)=1$\pi =[\pi (1),\pi (2),\cdots ,\pi (j),\cdots ]，{\sum }_0^{\infty }\pi (i)=1$ （符合概率上对分布的要求），π 称为马氏链的平稳分布。

定理二（细致平稳条件）
如果非周期马氏链的转移矩阵P和分布π(x)满足：π(i)Pij=π(j)Pji，则π(x)是马氏链的平稳分布，上式被称为细致平稳条件。$P和分布\pi (x)满足：\pi (i)P^{i}j=\pi (j)P^{j}i，则\pi (x)是马氏链的平稳分布，上式被称为细致平稳条件。$
以上两个定理极其重要，是MCMC理论不可缺少的理论基础。

（四）从马尔科夫链到抽样

对于给定的概率分布π(x)$\pi (x)$ ，我们希望有快捷的方式生成它对应的样本。由于马氏链能收敛到平稳分布，于是一个很漂亮的想法是：如果我们能够构造一个转移矩阵为 P的马氏链，使得该马氏链的平稳分布恰好是 π(x)$\pi (x)$ ，那么我们从任何一个初始状态出发沿着马氏链转移，得到一个转移序列x1,x2,…,xn,x(n+1),…，$x_1,x_2,\dots ,x_n,x_{(}n+1),\dots ，$ 如果马氏链在第 n 步已经收敛了，于是x1,x2,…,xn,x(n+1),…$x_1,x_2,\dots ,x_n,x_{(}n+1),\dots$ 自然是分布π(x)$\pi (x)$ 的样本。
马氏链的收敛性质主要有转移矩阵 P决定，所以基于马氏链做采样（比如MCMC）
的关键问题是如何构造转移矩阵，使得其对应的平稳分布恰是我们需要的分布 π(x)$\pi (x)$ 。

MCMC采样

根据细致平稳理论，只要我们找到了可以使概率分布π(x)$\pi (x)$ 满足细致平稳分布的矩阵P即可。这给了我们寻找从平稳分布π, 找到对应的马尔科夫链状态转移矩P的新思路。
假设我们已经有一个转移矩阵为Q的马氏链。q(i,j)$q(i,j)$ 表示状态 i转移到状态j的概率.通常情况下，细致平稳条件不成立，即：

p(i)q(i,j)≠p(j)q(j,i)$$p(i)q(i,j)\ne p(j)q(j,i)$$

对上式改造使细致平稳条件成立：引入一个α(i,j)和α(j,i) ，并让等式两端取等：

p(i)q(i,j)α(i,j)=p(j)q(j,i)α(j,i)$$p(i)q(i,j)\alpha (i,j)=p(j)q(j,i)\alpha (j,i)$$

问题是什么样的α(i,j)和α(j,i)可以使等式成立呢？按照对称性，可以取：

α(i,j)=p(j)q(j,i)$$\alpha (i,j)=p(j)q(j,i)$$

α(j,i)=p(i)q(i,j)$$\alpha (j,i)=p(i)q(i,j)$$

所以我们改造后的马氏链Q′$Q^{\prime }$ 如下。并且Q′$Q^{\prime }$ 恰好满足细致平稳条件，所以马氏链Q′$Q^{\prime }$ 的平稳分布就是P(x)$P(x)$ 。

 **步骤** （1）初始化马氏链初始状态X0=x0$X_0=x_0$ （2）对t=0,1,2,3,…$t=0,1,2,3,\dots$ 循环一下过程进行采样： 第t$t$ 时刻马氏链状态为Xt=xt$X_t=x_t$ ，采样y∼q(x|x(t))$y\sim q(x|x_{(}t))$ ； 从均匀分布采样u∼Uniform[0,1]；$u\sim Uniform[0,1]；$ 如果u<α(xt,y)=p(y)q(xt│y),$u<\alpha (x_t,y)=p(y)q(x_t│y),$ 则接受 xt→y，$x_t\to y，$ 即xt+1)→y$x_{t+1)}\to y$ ；否则不接受概率转移，即Xt+1=xt。$X_{t+1}=x_t。$

（五）Metropolis-Hastings采样

以上过程不论是离散或是连续分布，都适用。
以上的MCMC采样算法已经能正常采样了，但是马氏链Q在转移的过程中的接受率α(i,j)可能偏小，这样我们会拒绝大量的跳转，这使得收敛到平稳分布的速度太慢。有没有办法提升接受率呢？
我们回到MCMC采样的细致平稳条件：

p(i)q(i,j)α(i,j)=p(j)q(j,i)α(j,i)$$p(i)q(i,j)\alpha (i,j)=p(j)q(j,i)\alpha (j,i)$$

我们采样效率低的原因是α(i,j)α(i,j)$\alpha (i,j)\alpha (i,j)$ 太小了，比如为α(j,i)为0.1，而α(j,i)$\alpha (j,i)为0.1，而\alpha (j,i)$ 为0.2。即：

p(i)q(i,j)∗0.1=p(j)q(j,i)∗0.2$$p(i)q(i,j)\ast 0.1=p(j)q(j,i)\ast 0.2$$

这时我们可以看到，如果两边同时扩大五倍，接受率提高到了0.5，但是细致平稳条件却仍然是满足的，即：

p(i)q(i,j)∗0.5=p(j)q(j,i)∗0.2$$p(i)q(i,j)\ast 0.5=p(j)q(j,i)\ast 0.2$$

这样我们的接受率可以做如下改进，即：

α(i,j)=min{p(j)q(j│i)p(i)p(i│j),1}$$\alpha (i,j)=min\{\frac{p(j)q(j│i)}{p(i)p(i│j)},1\}$$

此时便得到了常见的Metropolis−Hastings$Metropolis-Hastings$ 采样算法。
步骤
（1）初始化马氏链初始状态X0=x0$X_0=x_0$
（2）对t=0,1,2,3,…$t=0,1,2,3,\dots$ 循环一下过程进行采样：
第t时刻马氏链状态为Xt=xt$X_t=x_t$ ，采样y∼q(x|x(t))$y\sim q(x|x_{(}t))$ ；
从均匀分布采样u∼Uniform[0,1]；$u\sim Uniform[0,1]；$
如果u<α(xt,y)=min{p(j)q(j│i)p(i)p(i│j),1}$u<\alpha (x_t,y)=min\{\frac{p(j)q(j│i)}{p(i)p(i│j)},1\}$ ,则接受 xt→y$x_t\to y$ ,即xt+1→y$x_{t+1}\to y$ ；否则不接受概率转移，即Xt+1=xt。$X_{t+1}=x_t。$
以上M-H算法只针对低维的情况，对于高维情况，我们采用Gibbs采样。

（六）Gibbs采样

对于高维情况，我们采用Gibbs采样。
以二维为例，假设p(x,y)$p(x,y)$ 是一个二维联合数据分布，考察x座标相同的两个点A(x1,y1)和B(x1,y2)$A(x1,y1)和B(x1,y2)$ ，容易发现下面两式成立：

p(x1,y1)p(y2│x1)=p(x1)p(y1│x1)p(y2|x1)$$p(x_1,y_1)p(y_2│x_1)=p(x_1)p(y_1│x_1)p(y_2|x_1)$$

p(x1,y2)p(y1│x1)=p(x1)p(y2│x1)p(y1|x1)$$p(x_1,y_2)p(y_1│x_1)=p(x_1)p(y_2│x_1)p(y_1|x_1)$$

所以得到：

p(x1,y1)p(y2│x1)=p(x1,y2)p(y1│x1)$$p(x_1,y_1)p(y_2│x_1)=p(x_1,y_2)p(y_1│x_1)$$

即：

p(A)p(y2│x1)=p(B)p(y1│x1)$$p(A)p(y2│x_1)=p(B)p(y_1│x_1)$$

观察上式再观察细致平稳条件的公式，我们发现在x=x1$x=x1$ 这条直线上，如果用条件概率分布p(y|x1)$p(y|x1)$ 作为马尔科夫链的状态转移概率，则任意两个点之间的转移满足细致平稳条件！
同样,y=y1$,y=y1$ 这条直线上，取两点A(x1,y1),C(x2,y1)$A(x1,y1),C(x2,y1)$ 也有如下等式：

基于上面的发现，我们可以构造平面上两点之间的转移概率矩阵Q：

Q(A→B)=p(yB│x1)ifxA=xB=x1$$Q(A\to B)=p(y_B│x_1)if{x}_A=x_B=x_1$$

Q(A→C)=p(xc│x1)ifyA=yc=y1$$Q(A\to C)=p(x_c│x_1)if{y}_A=y_c=y_1$$

Q(A→D)=0otherwise$$Q(A\to D)=0otherwise$$

有了上面这个状态转移矩阵，我们很容易验证平面上的两点X,Y，满足细致平稳条件。

p(X)Q(X→Y)=p(Y)Q(Y→X)$$p(X)Q(X\to Y)=p(Y)Q(Y\to X)$$

于是这个二维空间上的马氏链收敛到平稳分布p(x,y).$p(x,y).$ 于是可以得到二维Gibbs采样的步骤：
随机初始化X0=x0，Y0=y0$X_0=x_0，Y_0=y_0$
对t=0,1,2,‘‘‘‘$t=0,1,2,‘‘‘‘$ 循环采样：
y(t+1)∼p(y|xt);$y_{(}t+1)\sim p(y|x_t);$
x(t+1)∼p(x|y(t+1));$x_{(}t+1)\sim p(x|y_{(}t+1));$
以上采样，马氏链的转移只是轮换的沿着座标轴x轴和y轴做转移，于是得到样本(x0,y0),(x0,y1),(x1,y1),(x1,y2),(x2,y2),…，$(x_0,y_0),(x_0,y_1),(x_1,y_1),(x_1,y_2),(x_2,y_2),\dots ，$ 马氏链收敛以后得到的样本就是P(x,y)的样本了。但其实座标轴轮换不是强制要求的最一般的情形可以是，在t时刻，可以在x轴和y轴之间随机的选一个座标轴，然后按条件概率转移，马氏链一样可以收敛。轮换两个座标轴只是一种简便形式。
以上二维推广到高维的情形，即x1变到多维x1$x_1变到多维x_1$ ，推导过程不变，细致平稳条件依然成立：
p(x1,y1)p(y2│x1)=p(x1,y2)p(y1│x1)$p(x_1,y_1)p(y_2│x_1)=p(x_1,y_2)p(y_1│x_1)$
此时转移矩阵Q由条件分布p(y│x1)$p(y│x_1)$ 定义。

Gibbs采样步骤
（1）随机初始化{x_i:i=1,…,n}
（2）对t=0,1,2,….循环采样：

x1(t+1)∼p(x1|xt)2,x(t)3,…,x(t)n)$${x_1}^{(t+1)}\sim p(x_1|x_2^{t)},x_3^{(t)},\dots ,x_n^{(t)})$$

x(t+1)2∼p(x2|x(t+1)1,x(t)3,…,x(t)n)$$x_2^{(t+1)}\sim p(x_2|x_1^{(t+1)},x_3^{(t)},\dots ,x_n^{(t)})$$

⋅⋅⋅$$···$$

x(t+1)j∼p(xj|x(t+1)2,...,x(t+1)j−1,x(t)j,…,x(t)n)$$x_j^{(t+1)}\sim p(x_j|x_2^{(t+1)},...,x_{j-1}^{(t+1)},x_j^{(t)},\dots ,x_n^{(t)})$$

⋅⋅⋅$$···$$

x(t+1)n∼p(xn|x(t+1)1,x(t+1)2,…,x(t+1)n−1)$$x_n^{(t+1)}\sim p(x_n|x_1^{(t+1)},x_2^{(t+1)},\dots ,x_{n-1}^{(t+1)})$$

二、主题模型与MCMC采样

回顾一下主题模型步骤：
0、 首先随机地给每个词分配一个主题，之后按以下1、2步骤更新主题；
求某一个词wi$w_i$ 对应主题特征z_i的条件概率分布p(zi=k|w⃗ ,z⃗ −i)$p(z_i=k|\overrightarrow{w},{\overrightarrow{z}}_{-i})$ 。其中，z⃗ −i${\overrightarrow{z}}_{-i}$ 代表去掉下标为i的词后的主题分布。
条件概率分布p(zi=k|w⃗ ,z⃗ −i)$p(z_i=k|\overrightarrow{w},{\overrightarrow{z}}_{-i})$ ，我们就可以进行Gibbs采样，最终在Gibbs采样收敛后得到第i个词的主题。
采样得到了所有词的主题,那么通过统计所有词的主题计数，就可以得到各个主题的词分布。
接着统计各个文档对应词的主题计数，就可以得到各个文档的主题分布。
在上一节介绍LDA主题模型的时候得到了生成整个语料库的联合分布概率。我们知道，在概率论中，如果得到了联合分布，则能很轻易地得到条件分布、边缘分布。那么今天我们就由联合分布
去求条件分布p(zi=k|w⃗ ,z⃗ −i)$p(z_i=k|\overrightarrow{w},{\overrightarrow{z}}_{-i})$
求解条件分布p(zi=k|w⃗ ,z⃗ −i)$p(z_i=k|\overrightarrow{w},{\overrightarrow{z}}_{-i})$

对于下标i,由于它对应的词wi是可以观察到的，所以， p(zi=k|w⃗ ,z⃗ −i)∝p(zi=k,wi=t|w⃗ −i,z⃗ −i)$p(z_i=k|\overrightarrow{w},{\overrightarrow{z}}_{-i})\propto p(z_i=k,w_i=t|{\overrightarrow{w}}_{-i},{\overrightarrow{z}}_{-i})$ ，对于zi=k,wi=t,$z_i=k,w_i=t,$ 它只涉及到第d篇文档和第k个主题两个Dirichlet-multi共轭，即：

于是有：

再由Dirichlet期望公式可得：

有了这个公式，我们就可以用Gibbs采样去采样所有词的主题，当Gibbs采样收敛后，即得到所有词的采样主题。采样得到了所有词的主题,那么通过统计所有词的主题计数，就可以得到各个主题的词分布。接着统计各个文档对应词的主题计数，就可以得到各个文档的主题分布。
应用于LDA的Gibbs采样算法流程：
1)选择合适的主题数K, 选择合适的超参数向量α,η
2） 对应语料库中每一篇文档的每一个词，随机的赋予一个主题编号z
3) 重新扫描语料库，对于每一个词，利用Gibbs采样公式更新它的topic编号，并更新语料库中该词的编号。
4） 重复第2步的基于座标轴轮换的Gibbs采样，直到Gibbs采样收敛。
5） 统计语料库中的各个文档各个词的主题，得到文档主题分布θ_d，统计语料库中各个主题词的分布，得到LDA的主题与词的分布β_k。

参考文献：

博客：http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/48637095
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6867828.html
http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/51407703
《LDA数学八卦》