关于主题模型 LDA（Latent Dirichlet Allocation）的正确说法是：

- A: **是有监督模型** - 不正确。LDA 是一种无监督的主题模型算法，旨在从文档集中发现潜在的主题结构，而不需要使用带标签的数据进行训练。

- B: **主题数目不依赖于训练语料大小** - 不完全正确。虽然主题数目可以独立于训练语料大小进行设置，但在实际应用中，选择合适的主题数目通常会根据语料的规模和复杂性进行调整。过少的主题数可能无法捕捉到语料中的细微差异，而过多的主题数可能导致过拟合。

- C: **LDA 的全称是 Linear Discriminant Analysis** - 不正确。LDA 在这里指的是 Latent Dirichlet Allocation，而非 Linear Discriminant Analysis。前者是主题模型，后者是一种用于分类的线性判别分析方法。

- D: **以上都不正确** - 正确。上述三种说法均不正确。

综上，正确答案是 D: 以上都不正确。Latent Dirichlet Allocation 是一种无监督的主题建模算法，其主题数目的选择与应用场景和语料特性密切相关。