K-vasitələri Mətn analizində verilənlərin toplanması üçün klassik alqoritmdir, lakin xüsusiyyət seçimi üçün nadir hallarda istifadə olunur. … Biz hər bir sinif üçün bir neçə klaster mərkəzini tutmaq üçün k-means metodundan istifadə edirik və sonra təsnifat üçün mətn xüsusiyyətləri kimi mərkəzlərdə yüksək tezlikli sözləri seçirik.
K-vasitələri kateqoriyalı məlumatlarla işləyirmi?
K-Means alqoritmi kateqoriyalı verilənlər üçün tətbiq edilmir, çünki kateqoriya dəyişənlər diskretdir və heç bir təbii mənşəyə malik deyildir. Beləliklə, kosmos kimi evklid məsafəsini hesablamaq mənasızdır.
K-vasitələri mətn qruplaşması üçün istifadə edilə bilərmi?
K-klasterləşdirmə nəzarətsiz öyrənmə metodunun növüdür deməkdir, bizim vəziyyətimizdə olduğu kimi etiketli məlumatımız olmadığı zaman istifadə olunur, etiketlənməmiş datamız var (o deməkdir ki, müəyyən edilmiş kateqoriyalar və ya qruplar olmadan). Bu alqoritmin məqsədi verilənlərdə qrupları tapmaqdır, halbuki yox. qrupların sayı K dəyişəni ilə təmsil olunur.
Təsnifat üçün k-vasitələrindən istifadə edə bilərikmi?
KMeans müşahidələri k klasterə bölən klasterləşdirmə alqoritmidir. Klasterlərin miqdarını biz diktə edə bildiyimiz üçün, məlumatları siniflərin sayına bərabər və ya ondan çox ola bilən klasterlərə bölmək üçün təsnifatda asanlıqla istifadə edilə bilər.
Mətn datası üçün hansı qruplaşma alqoritmi daha yaxşıdır?
mətn vektorlarının klasterləşdirilməsi üçün siz HDBSCAN kimi iyerarxik klasterləşdirmə alqoritmlərindən istifadə edə bilərsiniz, bu da sıxlığı nəzərə alır. HDBSCAN-da k-vasitəsində olduğu kimi klasterlərin sayını təyin etməyə ehtiyac yoxdur və bu, əsasən səs-küylü datada daha etibarlıdır.
