K-мағынасы мәтінді өңдеудегі деректерді кластерлеуге арналған классикалық алгоритм, бірақ мүмкіндіктерді таңдау үшін сирек пайдаланылады. … Біз әр сынып үшін бірнеше кластер центроидтарын алу үшін k-means әдісін қолданамыз, содан кейін санаттау үшін мәтін мүмкіндіктері ретінде центроидтардағы жоғары жиілікті сөздерді таңдаймыз.
K-means категориялық деректермен жұмыс істей ме?
k-Means алгоритмі категориялық деректерге қолданылмайды, өйткені категориялық айнымалылар дискретті және ешқандай табиғи шығу тегі жоқ. Сондықтан кеңістік сияқты евклидтік қашықтықты есептеудің мағынасы жоқ.
k-мәндерін мәтінді кластерлеу үшін пайдалануға бола ма?
K-кластерлеу дегеніміз - бақыланбайтын оқыту әдісінің түрі, ол біздің жағдайымыздағыдай таңбаланбаған деректер болмаған кезде пайдаланылады, бізде таңбаланбаған деректер бар (мағынасы, анықталған санаттар немесе топтарсыз). Бұл алгоритмнің мақсаты деректердегі топтарды табу, ал жоқ. топтардың саны K айнымалысымен берілген.
Жіктеу үшін k-құралдарын пайдалана аламыз ба?
KMeans – бақылауларды k кластерге бөлетін кластерлеу алгоритмі. Біз кластерлердің санын белгілей алатындықтан, оны класстар санына тең немесе одан көп болатын кластерлерге бөлетін жіктеуде оны оңай пайдалануға болады.
Мәтіндік деректер үшін қандай кластерлеу алгоритмі жақсы?
мәтін векторларын кластерлеу үшін HDBSCAN сияқты тығыздықты ескеретін иерархиялық кластерлеу алгоритмдерін пайдалануға болады. HDBSCAN жүйесінде кластер санын k-мәндеріндегідей тағайындаудың қажеті жоқ және ол негізінен шулы деректерде сенімдірек.
