Logo nl.boatexistence.com

Kan k-means worden gebruikt voor het categoriseren van tekstgegevens?

Inhoudsopgave:

Kan k-means worden gebruikt voor het categoriseren van tekstgegevens?
Kan k-means worden gebruikt voor het categoriseren van tekstgegevens?

Video: Kan k-means worden gebruikt voor het categoriseren van tekstgegevens?

Video: Kan k-means worden gebruikt voor het categoriseren van tekstgegevens?
Video: StatQuest: K-means clustering 2024, Mei
Anonim

K-means is klassiek algoritme voor dataclustering in text mining, maar wordt zelden gebruikt voor het selecteren van functies. … We gebruiken de k-means-methode om verschillende clusterzwaartepunten voor elke klasse vast te leggen en kiezen vervolgens de hoogfrequente woorden in zwaartepunten als tekstkenmerken voor categorisatie.

Werkt k-means met categorische gegevens?

Het k-Means - algoritme is niet van toepassing op categorische gegevens, omdat categorische variabelen discreet zijn en geen natuurlijke oorsprong hebben. Dus het berekenen van de euclidische afstand voor bijvoorbeeld ruimte is niet zinvol.

Kan k-means worden gebruikt voor tekstclustering?

K-betekent clustering is een type niet-gesuperviseerde leermethode, die wordt gebruikt wanneer we geen gelabelde gegevens hebben, zoals in ons geval, we hebben niet-gelabelde gegevens (betekent, zonder gedefinieerde categorieën of groepen). Het doel van dit algoritme is om groepen in de gegevens te vinden, terwijl de nee. van groepen wordt vertegenwoordigd door de variabele K.

Kunnen we k-means gebruiken voor classificatie?

KMeans is een clusteringalgoritme dat waarnemingen in k clusters verdeelt. Omdat we het aantal clusters kunnen dicteren, kan het gemakkelijk worden gebruikt bij classificatie, waarbij we gegevens in clusters verdelen die gelijk zijn aan of groter zijn dan het aantal klassen.

Welk clusteringalgoritme is het beste voor tekstgegevens?

voor het clusteren van tekstvectoren kunt u hiërarchische clusteringalgoritmen gebruiken zoals HDBSCAN die ook rekening houden met de dichtheid. in HDBSCAN hoef je het aantal clusters niet toe te wijzen zoals in k-means en het is robuuster, meestal in luidruchtige data.

Aanbevolen: