要在R语言中实现LDA的EM算法，你可以使用“topicmodels”包。该包已经包含了实现LDA算法所需的函数和工具。以下是一个简单的示例代码：
# 安装“topicmodels”包
install.packages("topicmodels")
# 导入包
library(topicmodels)
# 准备数据
data("AssociatedPress", package = "topicmodels")
docs <- AssociatedPress
# 创建语料库
corpus <- Corpus(VectorSource(docs))
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english"))
# 创建文档-词项矩阵
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
# 运行LDA算法
lda <- LDA(dtm, k = 10, control = list(alpha = 0.1, optimize = "em"))
# 输出主题
top_terms <- 5
topics <- terms(lda, top_terms)
topics
这段代码使用Associated Press新闻数据集，创建了一个包含10个主题的LDA模型。通过“terms”函数，我们可以检查每个主题的前5个词项。你可以根据自己的需要调整代码中的参数和设置。