Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/1/vue.js/6.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
如何在R中为主题建模创建散点图?_R_Ggplot2_Lda_Topic Modeling_Scatterpie - Fatal编程技术网

如何在R中为主题建模创建散点图?

如何在R中为主题建模创建散点图?,r,ggplot2,lda,topic-modeling,scatterpie,R,Ggplot2,Lda,Topic Modeling,Scatterpie,对于lda主题建模,我想添加一个散点饼图,它在地图上映射出主题之间的关系。我知道LDAvis函数能够做到这一点,但如果可能的话,我想使用另一种方法,因为我的实际数据集可能包含许多主题,这不允许使用LDAvis应用程序 在下面的网站上,我找到了这个网站上的代码,并尝试对其进行修改,但无法使其正常工作。我需要一个绘图,让我创建一个散点饼图或类似的东西来进行分析 我试图使其与我的自适应一起工作的代码: top_terms %>% group_by(topic) %>% gg

对于lda主题建模,我想添加一个散点饼图,它在地图上映射出主题之间的关系。我知道
LDAvis
函数能够做到这一点,但如果可能的话,我想使用另一种方法,因为我的实际数据集可能包含许多主题,这不允许使用
LDAvis
应用程序

在下面的网站上,我找到了这个网站上的代码,并尝试对其进行修改,但无法使其正常工作。我需要一个绘图,让我创建一个散点饼图或类似的东西来进行分析

我试图使其与我的自适应一起工作的代码:

top_terms %>%
    group_by(topic) %>%
    ggplot() + 
    geom_scatterpie(aes(top_terms, beta, fill = factor(topic)), color=NA, alpha=0.7) + 
    coord_equal() + 
    geom_label() + 
    ggtitle(Scatterpie_Graph) + 
    xlab() + ylab() + labs(subtitle=t-SNE_Representation_of_Guided_LDA_Topics_Colored_and_Sized_by_Topic_Probability) +
    scale_fill_manual(values=colors) + 
    theme_minimal() + 
    theme(text = element_text(color=white),
          legend.position = none,
          panel.background = element_rect(fill = gray17, colour = gray17), 
          plot.background = element_rect(fill = gray17),
          panel.grid.major = element_line(colour = gray25),
          panel.grid.minor = element_line(colour = gray25),
          axis.text = element_text(color=white))
虚拟数据集顶级术语:

top_terms_struct <- structure(
  list(
    topic = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3,
              4, 4, 4, 4),
    term = c("book", "page", "chapter", "section", "sports", "soccer", "champions", "league",
      "music", "song", "dj", "release", "movie", "cinema", "actress", "story"),
    beta = c(0.9876, 0.9765, 0.9654, 0.9543,  0.8765, 0.8654, 0.8543, 0.8432, 0.9543, 0.8678,
      0.7231, 0.6382, 0.9846, 0.9647, 0.8878, 0.6523)),
  row.names = c(NA,-16L),
  class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")) 
top\u terms\u struct