K-means je klasični algoritam za grupiranje podataka u rudarenju teksta, ali se rijetko koristi za odabir značajke. … Koristimo metodu k-means za snimanje nekoliko središta klastera za svaku klasu, a zatim biramo riječi visoke frekvencije u centrima kao tekstualne značajke za kategorizaciju.
Radi li k-means s kategoričkim podacima?
Algoritam k-Means nije primjenjiv na kategoričke podatke, jer su kategoričke varijable diskretne i nemaju nikakvo prirodno podrijetlo. Dakle, računanje euklidske udaljenosti za kao što je prostor nije smisleno.
Mogu li se k-sredstva koristiti za grupiranje teksta?
K-means grupiranje je vrsta metode nenadziranog učenja, koja se koristi kada nemamo označene podatke, jer u našem slučaju imamo neoznačene podatke (znači, bez definiranih kategorija ili grupa). Cilj ovog algoritma je pronaći grupe u podacima, dok br. grupa je predstavljena varijablom K.
Možemo li koristiti k-srednja za klasifikaciju?
KMeans je algoritam grupiranja koji dijeli opažanja u k klastera. Budući da možemo diktirati količinu klastera, lako se može koristiti u klasifikaciji gdje podatke dijelimo u klastere koji mogu biti jednaki ili veći od broja klasa.
Koji je algoritam grupiranja najbolji za tekstualne podatke?
za grupiranje tekstualnih vektora možete koristiti hijerarhijske algoritme grupiranja kao što je HDBSCAN koji također uzima u obzir gustoću. u HDBSCAN-u ne morate dodijeliti broj klastera kao u k-means i robusniji je uglavnom u bučnim podacima.
