潜在クラス分析はテキストエクスプローラーでどのように機能しますか多変量解析ツールキットでは、潜在クラス分析を使用して、カテゴリデータのクラスターを予測します（JMPライブラリの健康リスク調査の例）。 その原則はテキストデータでどのように使用されていますか？ バイナリ（数値）、頻度、またはTF-IDFのいずれかであるドキュメント用語マトリックスを取得します。 カテゴリカルデータのDTMは取得しません。 では、この場合、LCAはどのように機能しますか？ バイナリDTMは内部でカテゴリDTMに変換されますか？
Re：潜在クラス分析はテキストエクスプローラーでどのように機能しますかマークベイリーに感謝します。 教師なし学習アルゴリズムであることを理解しています。 多変量プラットフォームとテキストエクスプローラープラットフォームで同じ結果が得られるかどうかを確認しようとしていました。 メカニズムが違うようです。 私の質問に答えてくれてありがとう。
Re：潜在クラス分析はテキストエクスプローラーでどのように機能しますかどうもありがとうございました。 DTM行列をカテゴリ行列に変換した後、多変量LCAプラットフォームで結果を再現しようとしました。 出力が大きく異なるため、結論を出すことができませんでした。 しかし、あなたのフィードバックは貴重です。
Re：潜在クラス分析はテキストエクスプローラーでどのように機能しますかLCAは、テキストエクスプローラーの教師なし学習方法です。 ドキュメントのクラスターを検出します。 分類子ではありません。
Re：潜在クラス分析はテキストエクスプローラーでどのように機能しますかテキストエクスプローラー内のLCAの詳細については、次を参照してください。 https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/#page/jmp/latent-class-analysis.shtml
そして、LCAプラットフォームの詳細については、こちらをご覧ください。 https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/#page/jmp/latent-class-model-fit.shtml#ww383604
下部の注記を参照してください。TextExplorer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、潜在クラス分析プラットフォームでの結果と正確には一致しません。
