단어와 같이 "단위"가 되는 정보가 없기 때문
LDA를 이용하면 이미지에 나타난 물체가 어떤 종류인지 알아낼 수 있다. Sivic의 방식에 따르면 문서 대신 이미지를 사용하고, 단어 대신 부호단어를 사용하고, 주제 대신 화상 분류를 사용한다. 하나의 이미지는 여러 종류의 혼합으로 모형화 될 수 있다. LDA를 화상 분류에 적용할때 사용되는 변수들을 다음과 같이 설명할 수 있다. 음악에서도 LDA을 이용한 연구들이 진행되고 있다. 음악에서 LDA를 사용하기가 쉽지 않은 이유는 단어와 같이 "단위"가 되는 정보가 없기 때문이다. 그래서 화성 분석과 같이 음의 조합으로 부터 특징을 추출할 수 있는 문제에 대해서만 LDA를 적용할 수 있다.
음악에서 LDA를 사용하기 쉽지 않은 이유가 뭐야
잠재 디리클레 할당