テキストデータに対して潜在クラス分析(LCA)を行うたびにクラスタリング結果が変わるやあ、
テキストエクスプローラー形式のLCAを使用してテキストデータをクラスター化しましたが、実行するたびに.それは私に異なる結果をもたらします。 なぜそれが起こるのか知っている人はいますか？
また、テキスト エクスプローラー プラットフォームでのこれら 2 つのクラスタリング方法の違いは何ですか。潜在クラス分析（LCA）と潜在意味解析でのドキュメントのクラスタリング?
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わるランダム シードの設定に関して JMP テクニカル サポートから得た回答を投稿しようと思いました。
「テキスト エクスプローラーで潜在クラス分析から再現可能な結果を生成するには、Random Reset() JSL 関数を使用する前にランダム シードを設定する必要があります。
以下は、LCA に 5 回適合する Pet Survey サンプル データを使用した例で、それぞれの前にランダム シードをリセットしています。 5 つの LCA 結果はすべて同一である必要があります。」
dt =開ける( "$SAMPLE_DATA/ペット調査.jmp" );
て=テキスト エクスプローラー(
テキスト列( :調査回答),
Set Regex( Library( 「言葉」 ) ) 、
言語（ "英語" )、
);
ために(私= 1 , i<= 5 、i++、 //LCAを5回実行
ランダムリセット( 123 ); //各前にランダムシードを設定します
lca=te<<潜在クラス分析(
クラスタ数( 5 )、
用語の最大数( 143 )、
最小期間頻度( 2 )
));
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わるJMP のドキュメントにも多くの回答があります。
[ヘルプ] > [ブック] > [基本的な分析] > [テキスト エクスプローラー] を参照してください。
[ヘルプ] > [書籍] > [多変量分析] > [潜在クラス分析] を参照してください。
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わるどちらの方法も最初のクラスターにランダム シードを使用するため、観察した実行ごとの違いがあります。
TE の専用 LCA メソッドは、はるかに大きなマトリックスを処理できます。 数値は、ランダム シードの側面を除けば、違いが生じる可能性があります。
試してみましたか？ TE から重み付けして DTM を保存し、TE とは別の LCA プラットフォームで分析できます。
しないでください身元クラスターの数はランダムですが、各クラスターの構成は安定している必要がありますが、必ずしも同一ではありません。 つまり、ある実行のクラスター 1 は、別の実行または別のプラットフォームでクラスター 10 になる可能性がありますが、構成要素は本質的に同じである必要があります。 ドキュメント間にあまり類似性がない場合は、実行間またはプラットフォーム間でクラスターに大きな変化がある可能性があります。 クラスター数の選択も、クラスター構成の安定性に影響を与える可能性があります。
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わるまた、LSA はドキュメントをクラスター化できることにも気付きましたが、LCA のクラスターとは結果が異なりますか?
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わる潜在クラス分析と潜在意味分析の違いに関する最初の質問の 1 つには答えませんでした。 これらの方法はどちらもクラスターを生成します。 どちらの方法も、潜在変数の式に基づいています。 LCA は、重み付けされた文書用語マトリックスに基づいて文書をクラスター化するため、問題は類似した文書についてです。 LSA は、重み付けされた DTM に基づいて用語をクラスター化するため、問題は用語に関するものです。 LSA からのクラスターは、潜在的なトピックを識別できます。
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わるLCA プラットフォームと Text Explorer プラットフォーム内で利用可能な LCA は、同じタスクを実行します。 LCA プラットフォームは、あらゆる多変量データ セットの一般的なツールです。 ただし、TE に組み込まれている LCA は、テキスト分析用にカスタマイズされています。 最初に、クラスタリングの結果は、コーパスで類似のドキュメントを見つけるというコンテキストで提示されます。 第 2 に、スパース ドキュメント用語マトリックスには、特異値分解に対する新しいソリューションが必要です。
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わるありがとう！ できます！
また、テキスト探索プラットフォームの LCA と潜在的意味分析のクラスター ドキュメントの違いに興味がありますか?
Re: テキストデータを潜在クラス分析(LCA)するたびにクラスタリング結果が変わるLCA は、ランダム シードを使用してクラスタリング プロセスを開始します。 各 LCA 実行前にランダム シードを設定して、以前の適合を再現できると思います。
