LDA분석 방법에서 가장 중요한 것은 전체 주제의 개수인데 이론적으로는 문서의 개수만큼 주제를 발견할 수도 있지만 이러면 애초 목적인 유용한 정보의 발굴이 아니기 때문에 주제의 개수에 제한이 있어야 한다.  주제의 개에 대해 객관적인 방법이 없어 일정한 정도의 임의성이 들어가게 되는 데 이 임의성을 최소화 하기 위해 교차검증을 사용하였다. 이런 교차검증의 결과와 앞선 연관성 분석을 검토하여 여기서는 2개의 주제가 있는 것으로 가정하고 분석을 진행하도록 한다.
LDA분석방법을 활용하여 본 분석의 전체 자료를 분석한 결과를 살펴보기전에 LDA분석 방법에서 가장 중요한 전체 주제의 개수에 대해서 생각해 볼 필요가 있다. 데이터 마이닝의 일종으로서 주제 분석은 데이터 내에 존재하는 독특한 패턴을 발견하는 방법이기 때문에 적어도 이론적으로는 문서의 개수만큼 주제를 발견할 수도 있다. 그러나 이렇게 해서는 마이닝의 애초 목적이었던 유용한 정보의 발굴이란 없는 것이기 때문에 주제의 개수에 제한이 있어야 한다. 하지만 적정한 주제의 개수를 정하는 어떤 객관적인 방법이 정해진 것은 아니므로 여기에는 항상 일정한 정도의 임의성이 들어갈 수 밖에 없다. 여기에서는 이 임의성을 최소화 하기 위해 교차검증(cross-validation)의 방법을 사용해 다양한 주제의 개수들에 대하여 모형을 구성해보고 적정한 주제의 개수를 최종 결정하기로 한다. 교차검증이란 주어진 데이터의 일부를 놔두고 나머지 데이터를 활용해 모델을 구성하고 별도로 두었던 데이터를 활용하여 이 모형의 적합도를 계산하는 모형검증의 한 방법으로, 여기에서는 전체 데이터의 10분의 1을 남겨두고 나머지로 모형을 추정한후 앞에서 남겨두었던 데이터(holdout data)를 이용해 모형의 혼잡도(perplexity)를 계산한 후 모델을 평가하였다. 따라서 보통 10번의 모델추정을 거쳐 10개의 혼잡도 수치가 나오게 되며, 여기에서는 주제의 개수가 2개~5개라고 가정하였다. 아래 [그림 3-26]은 이 교차검증의 결과를 나타낸 것이다. 임의로 전체 자료를 10등분 한후 계산한 각 모델에서의 혼잡도를 나타내 본 결과 주제가 2개일 때의 혼잡도가 평균적으로 가장 낮으며(<표 3-11> 참조) 대체로 주제 개수가 증가할 수록 평균적인 혼잡도 수준이 올라가고 있음을 알 수 있다. 앞의 연관성 분석에서도 상당히 일관적으로 매우 적은 수의 주제들이 유추될 수 있었음을 생각하여 여기에서는 2개의 주제가 있는 것으로 가정하고 분석을 진행하도록 한다.