K-საშუალება არის კლასიკური ალგორითმი მონაცემთა დაჯგუფებისთვის ტექსტის მოპოვებაში, მაგრამ ის იშვიათად გამოიყენება ფუნქციების შერჩევისთვის. … ჩვენ ვიყენებთ k-means მეთოდს თითოეული კლასისთვის რამდენიმე კლასტერული ცენტრის დასაფიქსირებლად და შემდეგ ვირჩევთ მაღალი სიხშირის სიტყვებს ცენტროიდებში, როგორც ტექსტის მახასიათებლებზე კატეგორიზაციისთვის.
მუშაობს k-ნიშნავს კატეგორიულ მონაცემებთან?
k-Means ალგორითმი არ გამოიყენება კატეგორიულ მონაცემებზე, რადგან კატეგორიული ცვლადები დისკრეტულია და არ გააჩნიათ ბუნებრივი წარმოშობა. ასე რომ, ევკლიდური მანძილის გამოთვლა ისეთი სივრცისთვის არ არის აზრიანი.
შეიძლება k-means გამოვიყენოთ ტექსტის დაჯგუფებისთვის?
K-საშუალებების კლასტერირება არის ტიპის უკონტროლო სწავლის მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მაშინ, როდესაც ჩვენ არ გვაქვს მარკირებული მონაცემები, როგორც ჩვენს შემთხვევაში, გვაქვს არალეიბლიანი მონაცემები (ნიშნავს, განსაზღვრული კატეგორიების ან ჯგუფების გარეშე).ამ ალგორითმის მიზანია მოძებნოს ჯგუფები მონაცემებში, ხოლო No. ჯგუფების წარმოდგენილია K ცვლადი.
შეიძლება გამოვიყენოთ k- საშუალებები კლასიფიკაციისთვის?
KMeans არის კლასტერიზაციის ალგორითმი, რომელიც დაკვირვებებს ყოფს k კლასტერებად. ვინაიდან ჩვენ შეგვიძლია ვუკარნახოთ კლასტერების რაოდენობა, ის შეიძლება ადვილად გამოვიყენოთ კლასიფიკაციაში, სადაც მონაცემებს ვყოფთ კლასტერებად, რომლებიც შეიძლება იყოს კლასების რაოდენობის ტოლი ან მეტი.
რომელი კლასტერული ალგორითმია საუკეთესო ტექსტური მონაცემებისთვის?
ტექსტის ვექტორების დაჯგუფებისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ იერარქიული დაჯგუფების ალგორითმები, როგორიცაა HDBSCAN, რომელიც ასევე ითვალისწინებს სიმკვრივეს. HDBSCAN-ში არ გჭირდებათ კლასტერების რაოდენობის მინიჭება, როგორც k-საშუალებებში და ის უფრო ძლიერია ძირითადად ხმაურიან მონაცემებში.
