こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。
# 最近、私が立て込んでいてお返事できない間に、ユーザーの方が質問に答え
# て下さったケースがいくつかありました。「これぞ本来のユーザー・フォー
# ラム!」と非常に喜んでおります。ご回答くださった皆さま、本当にありが
# とうございました。お答え下さった方もそうでない方も、ぜひ、今後の質問
# に対するあなたのアイデアをご投稿なさって下さい。「正解」でなくても、
# アイデアがいくつか出れば、文殊の知恵に近づくでしょう。躊躇やご遠慮な
# さらずに、是非よろしくお願いいたします。
さて、
> 前回はご回答ありがとうございました。
> 無事に学会発表も終わり、現在研究をブラッシュアップをしております。
それは良かったです。ぜひ「研究事例リスト」ページに掲載できればと存じま
すので、書誌情報をお知らせいただけますでしょうか。
> さて、前回はデータ量がKhcoderの処理量を超えているとの指摘をいただき
> まして、今は、Khcoderで文書×単語のクロス表を出力してRで対応分析を行
> なっております。
ケース数を10万件程度に抑えるのがお勧めですが、2.b.31c(2014 08/11)で
処理内容を見直しています。これによって、解析内容にもよりますが、64bit
版Windows & 32GB RAMのPCでは、120万件の多変量解析に成功しています。
よって、十分にメモリを積んだPCで、最新版のKH Coderをお使いになれば、も
しかするとKH Coderのコマンドでの分析も行えるかもしれません。
> Rを使用したテキストマイニングの書籍では、それぞれの座標に正準相関係
> 数をかけ、対象解として布置する方法が用いられていました。
> 図を解釈しやすくするためと。
どのように、図が解釈しやすくなるのでしょうか?
Rをお使いとのことですから、正準相関係数をかけた場合と、そうでない場合
の図をお手元で作成できようかと思います。実際のところ、比べてみて、解釈
しやすくなりましたでしょうか? また、解釈しやすくなったとしたら、それ
はどのような変化によって、何を読み取りやすくなったのでしょうか?