K-means este algoritm clasic pentru gruparea datelor în text mining, dar este rareori folosit pentru selectarea caracteristicilor. … Folosim metoda k-means pentru a captura mai multe centroizi de grup pentru fiecare clasă, apoi alegem cuvintele de în altă frecvență din centroizi ca caracteristici ale textului pentru clasificare.
K-means funcționează cu date categorice?
Algoritmul k-Means nu este aplicabil datelor categorice, deoarece variabilele categoriale sunt discrete și nu au nicio origine naturală. Deci, calcularea distanței euclidiene pentru spațiu, de exemplu, nu are sens.
Se pot folosi k-means pentru gruparea textului?
Gruparea
K-means este un tip de metodă de învățare nesupravegheată, care este folosită atunci când nu avem date etichetate, ca în cazul nostru, avem date neetichetate (înseamnă, fără categorii sau grupuri definite). Scopul acestui algoritm este de a găsi grupuri în date, în timp ce nr. de grupuri este reprezentată de variabila K.
Putem folosi k-means pentru clasificare?
KMeans este un algoritm de grupare care împarte observațiile în k clustere. Deoarece putem dicta cantitatea de clustere, aceasta poate fi utilizată cu ușurință în clasificare, unde împărțim datele în clustere care pot fi egale sau mai mari decât numărul de clase.
Care algoritm de grupare este cel mai bun pentru datele text?
pentru gruparea vectorilor de text puteți folosi algoritmi de grupare ierarhică, cum ar fi HDBSCAN, care ia în considerare și densitatea. în HDBSCAN nu trebuie să atribuiți numărul de clustere ca în k-means și este mai robust, mai ales în datele zgomotoase.
