A
K-means klasszikus algoritmus az adatcsoportosításhoz a szövegbányászatban, de ritkán használják jellemzők kiválasztására. … A k-means módszert használjuk, hogy minden osztályhoz több klaszter-centroidot rögzítsünk, majd a kategorizálás szöveges jellemzőiként a centroidokban lévő magas gyakoriságú szavakat választjuk.
Működik a k-közeg kategorikus adatokkal?
A k-Means algoritmus nem alkalmazható kategorikus adatokra, mivel a kategorikus változók diszkrétek, és nincs természetes eredetük. Tehát nem értelmes az euklideszi távolság kiszámítása olyan esetekben, mint a tér.
Használhatók a k-középek szövegcsoportosításhoz?
A
K-eszköz klaszterezés egy típusú felügyelet nélküli tanulási módszer, amelyet akkor használunk, ha nincsenek címkézett adatok, mint a mi esetünkben, vannak címkézetlen adatok (azaz, meghatározott kategóriák vagy csoportok nélkül). Ennek az algoritmusnak az a célja, hogy csoportokat találjon az adatokban, míg a sz. csoportokat a K. változó jelöli
Használhatunk k-középeket az osztályozáshoz?
A
KMeans egy klaszterező algoritmus, amely a megfigyeléseket k klaszterre osztja. Mivel meg tudjuk diktálni a klaszterek számát, könnyen használható az osztályozásnál, ahol az adatokat olyan klaszterekre osztjuk, amelyek megegyeznek az osztályok számával vagy annál nagyobbak.
Melyik klaszterezési algoritmus a legjobb szöveges adatokhoz?
Szövegvektorok klaszterezéséhez használhat hierarchikus klaszterező algoritmusokat, például a HDBSCAN, amely a sűrűséget is figyelembe veszi. A HDBSCAN-ban nem kell hozzárendelni a klaszterek számát, mint a k-középben, és robusztusabb, főleg zajos adatok esetén.
