K-means je klasický algoritmus pro shlukování dat při dolování textu, ale pro výběr funkcí se používá jen zřídka. … Používáme metodu k-means k zachycení několika těžišť shluků pro každou třídu a poté vybereme slova s vysokou frekvencí v těžištích jako textové prvky pro kategorizaci.
Funguje k-means s kategorickými daty?
Algoritmus k-Means nelze použít pro kategorická data, protože kategorické proměnné jsou diskrétní a nemají žádný přirozený původ. Takže počítání euklidovské vzdálenosti pro takový prostor nemá smysl.
Lze k-means použít pro shlukování textu?
K-means clustering je typ metody učení bez dozoru, která se používá, když nemáme označená data, jako v našem případě, máme neoznačená data (tzn. bez definovaných kategorií nebo skupin). Cílem tohoto algoritmu je najít skupiny v datech, přičemž ne. skupin je reprezentováno proměnnou K.
Můžeme pro klasifikaci použít k-means?
KMeans je shlukovací algoritmus, který rozděluje pozorování do k shluků. Protože můžeme diktovat počet shluků, lze jej snadno použít při klasifikaci, kde rozdělujeme data do shluků, které mohou být stejné nebo větší než počet tříd.
Který shlukovací algoritmus je nejlepší pro textová data?
pro shlukování textových vektorů můžete použít hierarchické shlukovací algoritmy, jako je HDBSCAN, které také zohledňují hustotu. v HDBSCAN nemusíte přidělovat počet clusterů jako v k-means a je robustnější hlavně v zašuměných datech.
