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文本挖掘中lda模型的数据读入问题

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发布:morningxm | 分类:考研

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R中的lda包自带的demo运行没有一点问题,但是把demo中的数据换成自己的数据就会在result这句代码处报错,下面是demo代码,自己的数据代码。报错的意思是说我的数据有问题,请哪位大神给小弟解决一下。x<-c(1:1000) ...
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R中的lda包自带的demo运行没有一点问题,但是把demo中的数据换成自己的数据就会在result这句代码处报错,下面是demo代码,自己的数据代码。报错的意思是说我的数据有问题,请哪位大神给小弟解决一下。x<-c(1:1000)y<-c(1,2)
z<-rbind(x,y)
z<-as.matrix(z)
w<-readLines("C:\\Users\\gc\\Desktop\\xl.txt")topicmode
w<-as.vector(w)##是一个特征词向量
##demo
require("lda")
require("ggplot2")
require("reshape2")
data(cora.documents)
data(cora.vocab)
theme_set(theme_bw())
set.seed(8675309)
K <- 10 ## Num clusters
result <- lda.collapsed.gibbs.sampler(cora.documents,
K,## Num clusters
cora.vocab,
25,## Num iterations
0.1,
0.1,
compute.log.likelihood=TRUE)
## Get the top words in the cluster
top.words <- top.topic.words(result$topics, 5, by.score=TRUE)
## Number of documents to display
N <- 10
topic.proportions <- t(result$document_sums) / colSums(result$document_sums)
topic.proportions <-
topic.proportions[sample(1:dim(topic.proportions)[1], N),]
topic.proportions[is.na(topic.proportions)] <-1 / K
colnames(topic.proportions) <- apply(top.words, 2, paste, collapse=" ")
topic.proportions.df <- melt(cbind(data.frame(topic.proportions),
document=factor(1:N)),
variable.name="topic",
id.vars = "document")
qplot(topic, value, fill=document, ylab="proportion",
data=topic.proportions.df, geom="bar") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1)) +
coord_flip() +
facet_wrap(~ document, ncol=5)
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