K-means è algoritmo classico per il clustering di dati nel text mining, ma è usato raramente per la selezione delle funzioni. … Usiamo il metodo k-mean per acquisire diversi centroidi di cluster per ogni classe, quindi scegliamo le parole ad alta frequenza nei centroidi come caratteristiche del testo per la categorizzazione.
K-mean funziona con dati categoriali?
L'algoritmo k-Means non è applicabile ai dati categoriali, poiché le variabili categoriali sono discrete e non hanno origine naturale. Quindi calcolare la distanza euclidea per lo spazio non ha significato.
K-mean può essere utilizzato per il clustering del testo?
Il clustering di K-medie è un tipo di metodo di apprendimento senza supervisione, che viene utilizzato quando non abbiamo dati etichettati come nel nostro caso, abbiamo dati senza etichetta (significa, senza categorie o gruppi definiti). L'obiettivo di questo algoritmo è trovare gruppi nei dati, mentre il n. dei gruppi è rappresentato dalla variabile K.
Possiamo usare k-mean per la classificazione?
KMeans è un algoritmo di clustering che divide le osservazioni in k cluster. Poiché possiamo dettare la quantità di cluster, può essere facilmente utilizzato nella classificazione in cui dividiamo i dati in cluster che possono essere uguali o superiori al numero di classi.
Quale algoritmo di clustering è il migliore per i dati di testo?
per il raggruppamento di vettori di testo puoi usare algoritmi di raggruppamento gerarchico come HDBSCAN che considera anche la densità. in HDBSCAN non è necessario assegnare il numero di cluster come in k-mean ed è più robusto soprattutto nei dati rumorosi.
