Logo pl.boatexistence.com

Czy k-średnich można używać do kategoryzacji danych tekstowych?

Spisu treści:

Czy k-średnich można używać do kategoryzacji danych tekstowych?
Czy k-średnich można używać do kategoryzacji danych tekstowych?

Wideo: Czy k-średnich można używać do kategoryzacji danych tekstowych?

Wideo: Czy k-średnich można używać do kategoryzacji danych tekstowych?
Wideo: StatQuest: K-means clustering 2024, Może
Anonim

K-means to klasyczny algorytm do grupowania danych w eksploracji tekstu, ale jest rzadko używany do wyboru funkcji. … Używamy metody k-średnich, aby przechwycić kilka centroidów skupień dla każdej klasy, a następnie wybieramy słowa o wysokiej częstotliwości w centroidach jako cechy tekstu do kategoryzacji.

Czy k-średnie działają z danymi kategorialnymi?

K-średnie algorytm nie ma zastosowania do danych kategorialnych, ponieważ zmienne kategorialne są dyskretne i nie mają żadnego naturalnego pochodzenia. Zatem obliczanie odległości euklidesowej dla takiej jak przestrzeń nie ma sensu.

Czy k-średnich można używać do grupowania tekstu?

K-średnie grupowanie to rodzaj nienadzorowanej metody uczenia, która jest używana, gdy nie mamy danych oznaczonych, jak w naszym przypadku, mamy dane nieoznakowane (oznacza, bez zdefiniowanych kategorii lub grup). Celem tego algorytmu jest znalezienie grup w danych, natomiast nie. grup jest reprezentowana przez zmienną K.

Czy możemy użyć k-średnich do klasyfikacji?

KMeans to algorytm grupowania, który dzieli obserwacje na k skupień. Ponieważ możemy dyktować liczbę klastrów, można to łatwo wykorzystać w klasyfikacji, w której dzielimy dane na klastry, które mogą być równe lub większe niż liczba klas.

Który algorytm grupowania jest najlepszy dla danych tekstowych?

do grupowania wektorów tekstu można użyć hierarchicznych algorytmów grupowania, takich jak HDBSCAN, które również uwzględniają gęstość. w HDBSCAN nie trzeba przypisywać liczby klastrów, jak w k-średnich i jest to bardziej niezawodne głównie w przypadku zaszumionych danych.

Zalecana: