Question

我正在使用LDAvis包的createJSON（）函数，而我的topicmodel是针对2个主题并收到此错误

Error in stats::cmdscale(dist.mat, k = 2) : 'k' must be in {1, 2, .. n - 1}

然后我使用给定here的可重复示例进行测试，将K = 2并保持一致并在createJSON（）中再次遇到此错误。

查看createJSON（）here的源代码后，问题出在函数jsPCA（）中。在jsPCA（）中，当K = 2时，dist.mat出现是一个单独的值，它会在行中引发错误

pca.fit <- stats::cmdscale(dist.mat, k = 2)

有关如何解决此错误的建议吗？

Answer 1

由于jsPCA内部的jensenShannon函数存在零问题，因此出现了问题。整个jsPCA代码如下所示：

 jsPCA <- function(phi){
    jensenShannon <- function(x, y) {
    m <- 0.5 * (x + y)
    0.5 * sum(x * log(x/m)) + 0.5 * sum(y * log(y/m))
    }
    dist.mat <- proxy::dist(x = phi, method = jensenShannon)
    pca.fit <- stats::cmdscale(dist.mat, k = 2)
    data.frame(x = pca.fit[, 1], y = pca.fit[, 2])  
    }

如果m包含零，则结果为NaN。错误从那里流过。因此，您可以通过指定容忍零的降维方法来防止错误。实际上，LDAvis文档提供了一个植根于t-SNE的选项：

 library("tsne")
 svd_tsne <- function(x) tsne(svd(x)$u)

只需将此功能插入mds.method，你应该好好去：

 createJSON(phi, theta, doc.length, vocab, term.frequency,
            mds.method = svd_tsne,
            plot.opts = list(xlab="", ylab="")
            )

R LDAvis K = 2 createJSON（）错误

1 个答案: