潜在意味解析
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | ####### 豊田秀樹.(編著).(2008).『データマイニング入門－Rで学ぶ最新データ解析』東京:東京図書. # MeCabをインストールしておくlibrary (RMeCab)####### 特異値分解用の関数source ("C:/...LSA.txt")####### 語句ー文書行列の作成:テキストファイルのあるディレクトリを指定doc <- docMatrix ("C:/...LSA")####### 頻度2以下のデータを削除 (任意)doc.f <- Kyoki (doc, minDocFreq = 2)####### 特異値分解svd.doc <- svd (doc.f)####### 次元縮約:次元数は[Σ(任意の次元までの特異値)/Σ(対角行列)]で判断rslt <- dimReducShare (svd.doc, share = 0.5, doc = doc.f)####### 近似行列の再構築rslt$tk %*% diag (rslt$sk) %*% t(rslt$dk)####### 関連度の計算library (lsa)LSAspace = lsa (doc.f, dims = dimcalc_share())NewMatrix = as.textmatrix (myLSAspace)associate (NewMatrix, "WORD", threshold = -1)# 1. 計算の前にデータフレームが行列かを確認すること: is.matrix()# 2. 行列に変換する場合はas.matrix() |