K-means on klassikaline algoritm andmete rühmitamiseks tekstikaevanduses, kuid seda kasutatakse harva funktsioonide valimiseks. … Kasutame k-means meetodit, et püüda iga klassi jaoks mitu klastri tsentroidi ja seejärel valida tsentroidides olevad kõrgsageduslikud sõnad kategoriseerimise tekstifunktsioonidena.
Kas k-tähised töötab kategooriliste andmetega?
K-Meansi algoritm ei ole rakendatav kategoorilistele andmetele, kuna kategoorilised muutujad on diskreetsed ja neil ei ole loomulikku päritolu. Seega pole eukleidilise kauguse arvutamine näiteks ruumi jaoks mõttekas.
Kas k-keskmisi saab kasutada teksti rühmitamiseks?
K-vahendite klasterdamine on järelevalveta õppemeetodi tüüp, mida kasutatakse siis, kui meil pole märgistatud andmeid, nagu meie puhul, meil on märgistamata andmed (tähendab, ilma määratletud kategooriate või rühmadeta). Selle algoritmi eesmärk on leida andmetest rühmi, samas kui nr. rühmadest on esindatud muutujaga K.
Kas saame klassifitseerimiseks kasutada k-keskmisi?
KMeans on rühmitusalgoritm, mis jagab vaatlused k klastriks. Kuna me saame dikteerida klastrite arvu, saab seda hõlpsasti kasutada klassifitseerimisel, kus jagame andmed klastriteks, mis võivad olla võrdsed klasside arvuga või sellest suuremad.
Milline klasterdamisalgoritm on tekstiandmete jaoks parim?
tekstivektorite rühmitamiseks võite kasutada hierarhilisi rühmitamisalgoritme, nagu HDBSCAN, mis arvestab ka tihedust. HDBSCANis ei pea te määrama klastrite arvu nagu k-keskmistes ja see on tugevam, enamasti mürarikaste andmete korral.
