K-Means ist ein klassischer Algorithmus für Daten-Clustering im Text-Mining, wird aber selten zur Merkmalsauswahl verwendet. … Wir verwenden die k-Means-Methode, um mehrere Clusterschwerpunkte für jede Klasse zu erfassen, und wählen dann die Wörter mit hoher Häufigkeit in Schwerpunkten als Textmerkmale für die Kategorisierung aus.
Funktioniert k-means mit kategorialen Daten?
Der k-Means-Algorithmus ist nicht auf kategoriale Daten anwendbar, da kategoriale Variablen diskret sind und keinen natürlichen Ursprung haben. Daher ist die Berechnung der euklidischen Entfernung für einen Raum nicht sinnvoll.
Kann k-means für Text-Clustering verwendet werden?
K-means-Clustering ist eine Art von unüberwachter Lernmethode, die verwendet wird, wenn wir keine beschrifteten Daten haben, da wir in unserem Fall unbeschriftete Daten haben (bedeutet, ohne definierte Kategorien oder Gruppen). Das Ziel dieses Algorithmus ist es, Gruppen in den Daten zu finden, während die Nr. von Gruppen wird durch die Variable K repräsentiert.
Können wir k-Means für die Klassifizierung verwenden?
KMeans ist ein Clustering-Algorithmus, der Beobachtungen in k Cluster unterteilt. Da wir die Anzahl der Cluster diktieren können, kann sie leicht bei der Klassifizierung verwendet werden, wo wir Daten in Cluster unterteilen, die gleich oder größer als die Anzahl der Klassen sein können.
Welcher Clustering-Algorithmus eignet sich am besten für Textdaten?
zum Clustering von Textvektoren können Sie hierarchische Clustering-Algorithmen wie HDBSCAN verwenden, die auch die Dichte berücksichtigen. In HDBSCAN müssen Sie die Anzahl der Cluster nicht wie in k-Means zuweisen und es ist robuster, hauptsächlich in verrauschten Daten.
