クラスタリングvs.のLCA テキストエクスプローラーのLCAJMP Proをお持ちでないユーザーは、DTMを保存し、クラスタリングプラットフォームでLCAを使用して、テキストエクスプローラープラットフォームでLCAを使用するのと同じ方法で同様のドキュメントをグループ化できますか？彼らが考える必要がある追加の考慮事項はありますか？
にメモがありますドキュメンテーション （下のスクリーンショット）結果は完全には一致していませんが、ランダムシードを設定してもかなり異なる結果が得られます（添付されているデータセットの最後の2つのスクリプトを参照）。 「ドキュメント用語マトリックスの特定の構造」とはどういう意味ですか？両方のプラットフォームで同じデータを実行しようとしたかどうか
おかげで、
ウェンディ
しゅう @phersh
再：クラスタリング対LCA テキストエクスプローラーのLCAText Explorerが最初に起動されたときに誰かがこれを尋ねました。その答えは、Text ExplorerのLCAはDTMとの連携に最適化されているのに対し、LCAプラットフォームはより一般的なツールであると考えたからです。ガイダンスは、テキストを操作するときは、テキストエクスプローラーでLCAを使用することです。
ベスト、
M
再：クラスタリング対LCA テキストエクスプローラーのLCA迅速な対応ありがとう、マイク！
あなたや他の人がそれを提供できるなら、違いが何であるかについて、より詳細にしたいと思います。 クラスターの数が異なるのはなぜですか？また、あるプラットフォームでは、あるプラットフォームが他のプラットフォームと異なる可能性の高いクラスターを提案するのはなぜですか？
再：クラスタリング対LCA テキストエクスプローラーのLCAコメントをしたのはクリス・ゴトワルドだったと思います…しかし、ドキュメント（多変量解析法ブック、322ページ-v15ドキュメント）から：
「注：Text Explorerプラットフォームで使用されるLCAアルゴリズムは、ドキュメント用語マトリックスの特定の構造を利用します。このため、Text ExplorerプラットフォームでのLCAの結果は、Latent Class Analysisプラットフォームでの結果と完全には一致しません。
お役に立てば幸いです。
ベスト、
M
再：クラスタリング対LCA テキストエクスプローラーのLCADTMは高次元の行列であるため、非常にまばらです。サイズとスパース性は、LCAプラットフォームに問題を引き起こします。TEプラットフォームでは、高次元スペアケースに特別なSVDを使用しています。
2つのLCA実装からまったく同じ結果を得ることはできませんが、近いものです。
可能な場合は、JMP ProのTEでテキストデータを分析する必要があります。
JMPでLCAプラットフォームを試しますが、DTMが大きな問題を引き起こす可能性があります。
（マイクの言ったこと。）
再：クラスタリング対LCA テキストエクスプローラーのLCA参考：この会話の結果、JMP 15.1のドキュメントは「特定の構造」を「スパース性」に置き換えます。うまくいけば、それがもう少し説明的だと思います。
