K-means, metin madenciliğinde veri kümeleme için klasik bir algoritmadır, ancak nadiren özellik seçimi için kullanılır. … Her sınıf için birkaç küme merkezini yakalamak için k-ortalama yöntemini kullanırız ve ardından kategorizasyon için metin özellikleri olarak merkezlerdeki yüksek frekanslı kelimeleri seçeriz.
k-means kategorik verilerle çalışır mı?
K-Ortalamalar algoritma kategorik verilere uygulanamaz, çünkü kategorik değişkenler ayrıktır ve herhangi bir doğal kökene sahip değildir. Bu nedenle, boşluk gibi öklid mesafesini hesaplamak anlamlı değildir.
K-araçları metin kümeleme için kullanılabilir mi?
K-araç kümeleme, bizim durumumuzda olduğu gibi etiketlenmiş verilerimiz olmadığında kullanılan bir denetimsiz öğrenme yöntemi türüdür, etiketlenmemiş verilerimiz var (yani, tanımlanmış kategoriler veya gruplar olmadan). Bu algoritmanın amacı, verilerdeki grupları bulmaktır, oysa hayır. grup sayısı, K. değişkeni ile temsil edilir.
Sınıflandırma için k-araçlarını kullanabilir miyiz?
KMeans, gözlemleri k kümeye bölen bir kümeleme algoritmasıdır. Küme sayısını dikte edebildiğimiz için, verileri sınıf sayısına eşit veya daha fazla olabilen kümelere böldüğümüz sınıflandırmalarda rahatlıkla kullanılabilir.
Metin verileri için en iyi kümeleme algoritması hangisidir?
Metin vektörlerini kümelemek için, yoğunluğu da dikkate alan HDBSCAN gibi hiyerarşik kümeleme algoritmalarını kullanabilirsiniz. HDBSCAN'da k-ortalamalarında olduğu gibi küme sayısını atamanız gerekmez ve çoğunlukla gürültülü verilerde daha sağlamdır.
