Ang
K-means ay classical algorithm para sa data clustering sa text mining, ngunit bihira itong ginagamit para sa pagpili ng feature. … Gumagamit kami ng paraan ng k-means para kumuha ng ilang cluster centroid para sa bawat klase, at pagkatapos ay piliin ang mga high frequency na salita sa centroids bilang mga feature ng text para sa pagkakategorya.
Gumagana ba ang k-means sa pangkategoryang data?
Ang k-Means algorithm ay hindi naaangkop sa pangkategoryang data, dahil discrete at walang natural na pinagmulan ang mga variable na kategorya. Kaya hindi makabuluhan ang pag-compute ng euclidean distance para sa tulad ng space.
Maaari bang gamitin ang k-means para sa text clustering?
Ang
K-means clustering ay isang uri ng unsupervised learning method, na ginagamit kapag wala kaming naka-label na data dahil sa aming kaso, mayroon kaming walang label na data (ibig sabihin, nang walang tinukoy na mga kategorya o grupo). Ang layunin ng algorithm na ito ay maghanap ng mga pangkat sa data, samantalang ang hindi. ng mga pangkat ay kinakatawan ng variable na K.
Maaari ba tayong gumamit ng k-means para sa pag-uuri?
Ang
KMeans ay isang clustering algorithm na naghahati sa mga obserbasyon sa mga k cluster. Dahil maaari naming idikta ang dami ng mga cluster, madali itong magamit sa pag-uuri kung saan hinahati namin ang data sa mga cluster na maaaring katumbas o higit pa sa bilang ng mga klase.
Aling clustering algorithm ang pinakamainam para sa data ng text?
para sa pag-cluster ng mga text vector maaari kang gumamit ng hierarchical clustering algorithm gaya ng HDBSCAN na isinasaalang-alang din ang density. sa HDBSCAN hindi mo kailangang italaga ang bilang ng mga cluster gaya ng sa k-means at mas matatag ito karamihan sa maingay na data.
