잠재 클래스 분석은 텍스트 탐색기에서 어떻게 작동합니까?다변량 분석 도구 키트에서 잠재 클래스 분석은 범주형 데이터의 클러스터를 예측하는 데 사용됩니다(JMP 라이브러리의 건강 위험 조사 예). 이 원칙은 텍스트 데이터에서 어떻게 사용됩니까? 이진(숫자), 빈도 또는 TF-IDF인 문서 용어 행렬을 얻습니다. 범주형 데이터의 DTM을 얻지 못합니다. 이 경우 LCA는 어떻게 작동합니까? 이진 DTM이 내부적으로 범주 DTM으로 변환됩니까?
Re: Latent Class Analysis는 텍스트 탐색기에서 어떻게 작동합니까?감사합니다 마크 베일리. 감독되지 않은 학습 알고리즘이라는 것을 이해합니다. Multivariate 플랫폼과 Text Explorer 플랫폼에서 동일한 결과를 얻을 수 있는지 확인하려고 했습니다. 메커니즘이 다른 것 같습니다. 제 질문에 답변해 주셔서 감사합니다.
Re: Latent Class Analysis는 텍스트 탐색기에서 어떻게 작동합니까?매우 감사합니다. DTM 행렬을 범주형 행렬로 변환한 후 Multivariate LCA 플랫폼에서 결과를 재현해 보았습니다. 출력이 매우 다르기 때문에 어떤 결론도 내릴 수 없었습니다. 그러나 귀하의 피드백은 소중합니다.
Re: Latent Class Analysis는 텍스트 탐색기에서 어떻게 작동합니까?LCA는 텍스트 탐색기의 비지도 학습 방법입니다. 문서 클러스터를 검색합니다. 분류자가 아닙니다.
Re: Latent Class Analysis는 텍스트 탐색기에서 어떻게 작동합니까?여기에서 텍스트 탐색기 내의 LCA에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/#page/jmp/latent-class-analysis.shtml
LCA 플랫폼에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요. https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/#page/jmp/latent-class-model-fit.shtml#ww383604
하단의 참고 사항을 참조하십시오. 텍스트 탐색기 플랫폼에서 사용되는 LCA 알고리즘은 문서 용어 행렬의 특정 구조를 활용합니다. 이러한 이유로 텍스트 탐색기 플랫폼의 LCA 결과는 잠재 클래스 분석 플랫폼의 결과와 정확히 일치하지 않습니다.
