K-means - это классический алгоритм кластеризации данных в интеллектуальном анализе текста, но он редко используется для выбора признаков. … Мы используем метод k-средних для захвата нескольких центроидов кластера для каждого класса, а затем выбираем наиболее часто встречающиеся слова в центроидах в качестве признаков текста для категоризации.
К-средние работают с категориальными данными?
Алгоритм k-средних неприменим к категориальным данным, поскольку категориальные переменные дискретны и не имеют естественного происхождения. Таким образом, вычисление евклидова расстояния для пространства, например, не имеет смысла.
Можно ли использовать метод k-средних для кластеризации текста?
Кластеризация K-средних - это тип метода обучения без учителя, который используется, когда у нас нет размеченных данных, как в нашем случае, у нас есть неразмеченные данные (означает, без определенных категорий или групп). Цель этого алгоритма - найти группы в данных, тогда как нет. групп представлена переменной K.
Можем ли мы использовать k-средние для классификации?
KMeans - это алгоритм кластеризации, который делит наблюдения на k кластеров. Поскольку мы можем диктовать количество кластеров, его можно легко использовать в классификации, где мы делим данные на кластеры, которые могут быть равны или превышать количество классов.
Какой алгоритм кластеризации лучше всего подходит для текстовых данных?
для кластеризации текстовых векторов можно использовать алгоритмы иерархической кластеризации, такие как HDBSCAN, который также учитывает плотность. в HDBSCAN вам не нужно назначать количество кластеров, как в k-средних, и он более надежен в основном для зашумленных данных.
