K-means ir klasiskais algoritms datu klasterēšanai teksta ieguvē, taču to reti izmanto līdzekļu atlasei. … Mēs izmantojam k-means metodi, lai tvertu vairākus klasteru centroīdus katrai klasei, un pēc tam izvēlamies augstfrekvences vārdus centroīdos kā teksta līdzekļus kategorizēšanai.
Vai k-means darbojas ar kategoriskiem datiem?
K-Means algoritms nav piemērojams kategoriskiem datiem, jo kategoriskie mainīgie ir diskrēti un tiem nav dabiskas izcelsmes. Tāpēc eiklīda attāluma aprēķināšanai, piemēram, telpai, nav nozīmes.
Vai k-means var izmantot teksta klasterēšanai?
K-nozīmē klasterizācija ir nepārraudzītas mācību metodes veids, ko izmanto, ja mums nav marķētu datu, piemēram, mūsu gadījumā, mums ir nemarķēti dati (nozīmē, bez noteiktām kategorijām vai grupām). Šī algoritma mērķis ir atrast datos grupas, savukārt Nr. grupu apzīmē ar mainīgo K.
Vai mēs varam izmantot k-vidējos klasifikācijai?
KMeans ir klasterizācijas algoritms, kas sadala novērojumus k klasteros. Tā kā mēs varam diktēt klasteru skaitu, to var viegli izmantot klasifikācijā, kurā mēs sadalām datus klasteros, kas var būt vienādi vai lielāki par klašu skaitu.
Kurš klasterizācijas algoritms ir vislabākais teksta datiem?
teksta vektoru klasterēšanai varat izmantot hierarhiskus klasterizācijas algoritmus, piemēram, HDBSCAN, kas ņem vērā arī blīvumu. HDBSCAN jums nav jāpiešķir klasteru skaits, kā tas ir k-vidēji, un tas ir stabilāks, galvenokārt trokšņainos datos.
