聚類與LCA 文本資源管理器中的LCA對於沒有JMP Pro的用戶，他們是否可以保存DTM並使用群集平台下的LCA以與在文本瀏覽器平台中使用LCA相同的方式對類似文檔進行分組？他們需要考慮哪些額外的考慮因素？
有一張便條文件 （下面的屏幕截圖）說結果不完全匹配，但即使我設置了隨機種子，我得到了相當不同的結果（參見附加的數據集中的最後2個腳本）。 有人可以進一步解釋“文件術語矩陣的具體結構”的含義嗎？以及您是否嘗試過通過這兩個平台運行相同的數據？
謝謝，
溫迪
@brady_brady @phersh
回复：聚類與LCA的對比 文本資源管理器中的LCA有人在首次啟動Text Explorer時詢問此問題。我相信回應是文本瀏覽器中的LCA針對使用DTM進行了優化，而LCA平台是一種更通用的工具。指導是在處理文本時我們應該在文本資源管理器中使用LCA。
最好，
中號
回复：聚類與LCA的對比 文本資源管理器中的LCA謝謝你的快速反應，邁克！
如果您或其他人能夠提供它，我會更喜歡有什麼不同之處。 為什麼集群的數量不同？為什麼一個平台會為某些文檔建議不同的可能集群而不是另一個？
回复：聚類與LCA的對比 文本資源管理器中的LCA我相信是Chris Gotwald發表評論......但是從文檔（多變量方法手冊，第322頁 - 在v15文檔中）：
“注意：Text Explorer平台中使用的LCA算法利用了文檔術語矩陣的特定結構。因此，文本資源管理器平台的LCA結果與Latent Class Analysis平台中的結果不完全匹配。“
希望有所幫助。
最好，
中號
回复：聚類與LCA的對比 文本資源管理器中的LCADTM是高維矩陣，因此非常稀疏。尺寸和稀疏性為LCA平台帶來了問題。TE平台使用特殊的SVD作為高維備用箱。
您沒有從兩個LCA實施中得到完全相同的結果，但它們很接近。
應盡可能在JMP Pro中使用TE分析文本數據。
我會在JMP中嘗試LCA平台，但DTM可能會造成太大的問題。
（邁克說。）
回复：聚類與LCA的對比 文本資源管理器中的LCA僅供參考：通過這次對話，JMP 15.1的文檔將用“稀疏”代替“特定結構”。希望那是更具描述性的。
