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Das Clustering-Ergebnis ändert sich jedes Mal, wenn ich eine latente Klassenanalyse (LCA) an meinen Textdaten durchführe

Hi,

 

Ich habe LCA des Text-Explorer-Formulars verwendet, um meine Textdaten zu gruppieren, aber jedes Mal, wenn ich es ausführe. es gibt mir andere Ergebnisse. Weiß jemand, warum es passiert?

 

Was ist außerdem der Unterschied zwischen diesen beiden Clustering-Methoden auf der Text-Explorer-Plattform? latente Klassenanalyse (LCA) Und Clustering von Dokumenten in der latenten semantischen Analyse ?

Betreff: Das Clustering-Ergebnis ändert sich jedes Mal, wenn ich eine latente Klassenanalyse (LCA) an meinen Textdaten durchführe

Ich dachte, ich würde eine Antwort posten, die ich vom technischen Support von JMP zum Festlegen des Zufallsstartwertes erhalten habe.

 

"Um reproduzierbare Ergebnisse aus der latenten Klassenanalyse im Text-Explorer zu generieren, müssen Sie den Zufallsstartwert vor jeder Verwendung der JSL-Funktion Random Reset() festlegen.

 

Hier ist ein Beispiel, das die Stichprobendaten von Pet Survey verwendet, die fünfmal auf die LCA passen, wobei der zufällige Seed vor jedem zurückgesetzt wird. Alle 5 LCA-Ergebnisse sollten identisch sein."

 

 

dt = offen ( "$SAMPLE_DATA/Pet Survey.jmp" );

te= Text-Explorer (

Textspalten ( : Umfrageantwort ),

Setze Regex( Bibliothek( "Wörter" ) ),

Sprache( "Englisch" ),

);

 

für (ich= 1 , ich<= 5 , i++, // LCA fünfmal ausführen

RandomReset ( 123 ); // Setzen Sie den zufälligen Seed vor jedem

lca=te<< Latente Klassenanalyse (

Anzahl der Cluster ( 5 ),

Maximale Anzahl von Begriffen ( 143 ),

Mindestlaufzeit ( 2 )

));

 

 

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Viele Antworten finden Sie auch in der JMP-Dokumentation.

 

Siehe Hilfe > Bücher > Grundlegende Analyse > Text-Explorer.

 

Siehe Hilfe > Bücher > Multivariate Methoden > Latente Klassenanalyse.

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Nun, beide Methoden verwenden Zufallsstartwerte für die anfänglichen Cluster, also gibt es den Unterschied von Lauf zu Lauf, den Sie beobachtet haben.

 

Die dedizierte LCA-Methode im TE kann viel größere Matrizen verarbeiten. Abgesehen von dem zufälligen Seed-Aspekt können die Zahlen zu einem Unterschied führen.

 

Hast du es versucht? Sie können das DTM mit Gewichtung von TE speichern und es dann mit der LCA-Plattform getrennt von TE analysieren.

 

Bitte nicht das Identität der Cluster ist zufällig, aber die Zusammensetzung jedes Clusters sollte stabil, wenn auch nicht notwendigerweise identisch sein. Das heißt, Cluster 1 in einem Durchlauf könnte in einem anderen Durchlauf oder einer anderen Plattform zu Cluster 10 werden, aber die Bestandteile sollten im Wesentlichen die gleichen sein. Wenn zwischen den Dokumenten keine große Ähnlichkeit besteht, kann es zu großen Änderungen in den Clustern von Ausführung zu Ausführung oder von Plattform zu Plattform kommen. Auch die Wahl der Clusteranzahl kann die Stabilität der Clusterzusammensetzung beeinflussen.

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Ich stelle auch fest, dass LSA Dokumente gruppieren kann. Hat es andere Ergebnisse als Cluster in LCA?

Betreff: Das Clustering-Ergebnis ändert sich jedes Mal, wenn ich eine latente Klassenanalyse (LCA) an meinen Textdaten durchführe

Ich habe eine Ihrer ursprünglichen Fragen zum Unterschied zwischen latenter Klassenanalyse und latenter semantischer Analyse nicht beantwortet. Beide Methoden erzeugen Cluster. Beide Verfahren basieren auf der Ausprägung latenter Variablen. LCA gruppiert Dokumente basierend auf der gewichteten Dokument-Term-Matrix, daher geht es um ähnliche Dokumente. LSA gruppiert Begriffe, ebenfalls basierend auf dem gewichteten DTM, daher geht es um Begriffe. Die Cluster von LSA können latente Themen identifizieren.

Betreff: Das Clustering-Ergebnis ändert sich jedes Mal, wenn ich eine latente Klassenanalyse (LCA) an meinen Textdaten durchführe

Die LCA-Plattform und die in der Text-Explorer-Plattform verfügbare LCA erfüllen die gleiche Aufgabe. Die LCA-Plattform ist ein allgemeines Werkzeug für jeden multivariaten Datensatz. Die in TE eingebettete LCA wurde jedoch für die Textanalyse angepasst. Zunächst werden die Clustering-Ergebnisse im Kontext des Auffindens ähnlicher Dokumente im Korpus präsentiert. Zweitens erfordert die spärliche Dokument-Term-Matrix eine neue Lösung für die Singulärwertzerlegung.

Betreff: Das Clustering-Ergebnis ändert sich jedes Mal, wenn ich eine latente Klassenanalyse (LCA) an meinen Textdaten durchführe

Danke schön! Es klappt!

 

Außerdem bin ich neugierig auf den Unterschied zwischen LCA in der Text-Explorer-Plattform und Cluster-Dokumenten in der latenten semantischen Analyse. Irgendeine Idee?

Betreff: Das Clustering-Ergebnis ändert sich jedes Mal, wenn ich eine latente Klassenanalyse (LCA) an meinen Textdaten durchführe

LCA verwendet Zufallsstartwerte, um den Clustering-Prozess zu starten. Ich denke, Sie können den Zufallsstartwert vor jedem LCA-Lauf festlegen und die vorherige Anpassung reproduzieren.