K-means yra klasikinis duomenų grupavimo algoritmas teksto gavybos srityje, tačiau jis retai naudojamas funkcijų pasirinkimui. … Mes naudojame k-means metodą, kad užfiksuotume kelis kiekvienos klasės klasterio centroidus, o tada pasirenkame aukšto dažnio žodžius centroiduose kaip teksto ypatybes skirstant į kategorijas.
Ar k-reikšmė veikia su kategoriniais duomenimis?
K-Means algoritmas netaikomas kategoriškiems duomenims, nes kategoriniai kintamieji yra diskretūs ir neturi jokios natūralios kilmės. Taigi skaičiuoti euklidinį atstumą, pavyzdžiui, erdvei, nėra prasminga.
Ar k-means gali būti naudojamas teksto grupavimui?
K-means klasterizavimas yra neprižiūrimo mokymosi metodo tipas, kuris naudojamas, kai neturime pažymėtų duomenų, kaip mūsų atveju, turime nepažymėtus duomenis (reiškia, be apibrėžtų kategorijų ar grupių). Šio algoritmo tikslas yra rasti duomenų grupes, tuo tarpu Nr. grupių pavaizduotas kintamuoju K.
Ar galime naudoti k-means klasifikavimui?
KMeans yra klasterizacijos algoritmas, padalijantis stebėjimus į k grupes. Kadangi galime diktuoti klasterių skaičių, jį galima lengvai naudoti klasifikuojant, kai duomenis suskirstome į grupes, kurios gali būti lygios arba daugiau nei klasių skaičius.
Kuris klasterizacijos algoritmas yra geriausias tekstiniams duomenims?
teksto vektorių grupavimui galite naudoti hierarchinius klasterizacijos algoritmus, tokius kaip HDBSCAN, kurie taip pat atsižvelgia į tankį. HDBSCAN nereikia priskirti klasterių skaičiaus, kaip k-means, ir jis yra patikimesnis, dažniausiai naudojant triukšmingus duomenis.
