K-means הוא אלגוריתם קלאסי לאשכול נתונים בכריית טקסט, אך לעתים רחוקות הוא משמש לבחירת תכונות. … אנו משתמשים בשיטת k-means כדי ללכוד מספר מרכזי אשכול עבור כל מחלקה, ולאחר מכן בוחרים את המילים בתדירות הגבוהה בסנטרואידים כתכונות הטקסט לסיווג.
האם k-means עובד עם נתונים קטגוריים?
ה-k-Means אלגוריתם אינו ישים לנתונים קטגוריים, מכיוון שמשתנים קטגוריים הם בדידים ואין להם מקור טבעי. אז חישוב מרחק אוקלידי עבור מרחב כזה אינו משמעותי.
האם אפשר להשתמש ב-k-means לצבירת טקסט?
K-means clustering הוא סוג של שיטת למידה ללא פיקוח, המשמשת כאשר אין לנו נתונים מתויגים כמו במקרה שלנו, יש לנו נתונים ללא תווית (פירושו, ללא קטגוריות או קבוצות מוגדרות).המטרה של אלגוריתם זה היא למצוא קבוצות בנתונים, בעוד שהמס'. של קבוצות מיוצג על ידי המשתנה K.
האם נוכל להשתמש ב-k-means לסיווג?
KMeans הוא אלגוריתם מקבץ המחלק תצפיות ל-k אשכולות. מכיוון שאנו יכולים להכתיב את כמות האשכולות, ניתן להשתמש בו בקלות בסיווג שבו אנו מחלקים נתונים לאשכולות שיכולים להיות שווה או יותר ממספר המחלקות.
איזה אלגוריתם אשכולות הכי טוב עבור נתוני טקסט?
לצירוף וקטורים של טקסט, אתה יכול להשתמש ב- אלגוריתמים של אשכול היררכיים כגון HDBSCAN שמתחשב גם בצפיפות. ב-HDBSCAN אתה לא צריך להקצות את מספר האשכולות כמו ב-k-means והוא חזק יותר בעיקר בנתונים רועשים.
