聚类与LCA 文本资源管理器中的LCA对于没有JMP Pro的用户，他们是否可以保存DTM并使用群集平台下的LCA以与在文本浏览器平台中使用LCA相同的方式对类似文档进行分组？他们需要考虑哪些额外的考虑因素？
有一张便条文件 （下面的屏幕截图）说结果不完全匹配，但即使我设置了随机种子，我得到了相当不同的结果（参见附加的数据集中的最后2个脚本）。 有人可以进一步解释“文件术语矩阵的具体结构”的含义吗？以及您是否尝试过通过这两个平台运行相同的数据？
谢谢，
温迪
@brady_brady @phersh
回复：聚类与LCA的对比 文本资源管理器中的LCA有人在首次启动Text Explorer时询问此问题。我相信回应是文本浏览器中的LCA针对使用DTM进行了优化，而LCA平台是一种更通用的工具。指导是在处理文本时我们应该在文本资源管理器中使用LCA。
最好，
中号
回复：聚类与LCA的对比 文本资源管理器中的LCA谢谢你的快速反应，迈克！
如果您或其他人可以提供它，我会更喜欢有什么不同之处。 为什么集群的数量不同？为什么一个平台会为某些文档建议不同的可能集群而不是另一个？
回复：聚类与LCA的对比 文本资源管理器中的LCA我相信是Chris Gotwald发表评论......但是从文档（多变量方法手册，第322页 - 在v15文档中）：
“注意：Text Explorer平台中使用的LCA算法利用了文档术语矩阵的特定结构。因此，文本资源管理器平台的LCA结果与Latent Class Analysis平台中的结果不完全匹配。“
希望有所帮助。
最好，
中号
回复：聚类与LCA的对比 文本资源管理器中的LCADTM是高维矩阵，因此非常稀疏。尺寸和稀疏性为LCA平台带来了问题。TE平台使用特殊的SVD作为高维备用箱。
您没有从两个LCA实施中得到完全相同的结果，但它们很接近。
应尽可能在JMP Pro中使用TE分析文本数据。
我会在JMP中尝试LCA平台，但DTM可能会造成太大的问题。
（迈克说。）
回复：聚类与LCA的对比 文本资源管理器中的LCA仅供参考：通过这次对话，JMP 15.1的文档将用“稀疏”代替“特定结构”。希望那是更具描述性的。
