判别分析
判别分析根据文档词条矩阵 (DTM) 中的列预测组或类别中每个文档的成员关系。具体而言，判别分析预测每个文档归属哪一个响应列类别。选择“判别分析”选项时，您必须选择一个包含类别或组的响应列。通过 GTM 列预测组成员关系。有关判别分析的详细信息，请参见《多元方法》中的判别分析。
“文本分析器”平台中的判别分析方法是基于中心化 DTM 的奇异值分解。每一组响应列都有自己的组均值，用来对 DTM 进行中心化。“文本分析器”平台中的判别分析方法的执行速度比“判别分析”平台快，因为它利用了 DTM 的稀疏性。
“判别分析规格”窗口
“文本分析器”平台中的“判别分析”选项基于“文档词条矩阵”(DTM)。通过为词条列表中的每个词条（最大为指定的最大词条数）创建列来生成 DTM。每个文本文档（等价于数据表中的行）对应 DTM 的一行。DTM 单元格中的值取决于用户在“规格”窗口中指定的权重类型。
当您从“文本分析器”红色小三角菜单选择“判别分析”选项时，将显示包含以下选项的“规格”窗口：
最大词条数
包括在判别分析中的最大词条数。
最小词条频数
一个词条要包括在判别分析中必须出现的最小次数。
权重
用于确定进入文档词条矩阵单元格的值的权重方案。在“文档词条矩阵规格”窗口中介绍了各个权重方案选项。
奇异向量数
判别分析中的奇异向量数。默认值为文档数、词条数或 100 中的最小值。
“判别分析”报表
默认情况下，“文本分析器”平台中的“判别分析”报表包含两个打开的报表：“分类汇总”和“判别得分”。其他报表最初是关闭的。
“判别分析”报表包含以下报表：
词条均值
提供用在判别分析中的词条表。这些词条对应 DTM 列。该表包含每个词条在每个组中的均值，以及每个词条的总均值和加权标准差。
到各组的平方距离
提供一个表，其中包含到每个文档的每个组的 Mahalanobis 距离的平方。有关 Mahalanobis 距离的详细信息，请参见《多元方法》中的离群值分析。
各组概率
提供一个表，其中包含某个文档属于每组的概率。
分类汇总
提供汇总判别得分的报表。该报表对应于“判别分析”平台报表中的“得分汇总”报表。
判别得分
提供包含每个文档的预测类别和其他支持信息的表。该表对应于“判别分析”平台报表中的“判别得分”表。
“判别分析”报表选项
“判别分析”红色小三角菜单包含以下选项：
典型图
显示或隐藏典型空间中的文档和组均值图。典型空间是最能分隔各组的空间。若响应变量有两个以上水平，您必须指定典型坐标数。若指定了两个以上的典型坐标，该选项生成典型图矩阵。
保存概率
将概率列保存到每个响应水平的数据表以及包含最可能响应的列。“最可能的”响应列包含具有基于模型的最高概率的水平。
每个概率列给出某观测在该响应水平中的成员关系的后验概率。“响应概率”列属性保存至每个概率列。有关“响应概率”列属性的详细信息，请参见《使用 JMP》中的JMP 中的列属性。
保存概率公式
将公式列保存至数据表以便预测最可能的响应。第一个保存的列包含使用 Text Score() 函数计算每个响应水平的概率的公式。还有一些列包含每个响应水平的概率，以及一个包含预测响应的列。
保存典型得分
将包含每个观测的典型空间得分的列保存至数据表。典型空间是最能分隔各组的空间。第 k 个典型得分的列名为典型<k>。
删除
从“文本分析器”报表窗口中删除“判别分析”报表。