主成分分析によるツイッターの発言解析 （４）

解析プログラムもだいぶ出来上がってきましたし、
パラメータの調整もだいぶコツをつかめて来ました、
ので報告を。

まず、単語の偏り（ある主成分）とそれらの単語のユーザの使用度（ユーザごとの主成分のスコア）です。
１つ目のグラフ横軸は全ユーザの発言中で出現する回数（多い順）、縦軸は主成分内の個々の単語の重要度？寄与率？を表しています。
２つ目のグラフ横軸はユーザごとの総発言回数、縦軸はこの主成分でのスコアを表しています。


１つ目のグラフから「ニコニコ」「動画」「β」が共によく使用され、
さらに「アイドル」「マスター」「ふる？」なども一緒に使用されることがそれなりにある、
ということが分かります。
２つ目のグラフから、（左方のユーザは総発言数が少なくあてにならないので、）
右上方にいるユーザは、これらの単語をよく使用するということをあらわしています。

また、別の主成分と、ユーザごとの主成分のスコアです。


３つ目のグラフから、上方の単語、食べ物に関する単語、が共によく使用されるということが分かります。
４つ目のグラフから、
右上方にいるユーザは、これらの単語をよく使用するということをあらわしています。

＃用語を統一しないとわかりにくくなるなぁ