K-mean là thuật toán cổ điển để phân cụm dữ liệutrong khai thác văn bản, nhưng nó hiếm khi được sử dụng để lựa chọn đối tượng địa lý. … Chúng tôi sử dụng phương pháp k-mean để thu thập một số trung tâm cụm cho mỗi lớp, sau đó chọn các từ có tần suất cao trong trung tâm làm đặc điểm văn bản để phân loại.
K-mean có hoạt động với dữ liệu phân loại không?
Thuật toán k-Means không áp dụng cho dữ liệu phân loại, vì các biến phân loại là rời rạc và không có bất kỳ nguồn gốc tự nhiên nào. Vì vậy, tính toán khoảng cách euclide cho không gian chẳng hạn là không có ý nghĩa.
Có thể sử dụng k-nghĩa để phân cụm văn bản không?
K-mean clustering là một loại phương pháp học không giám sát, được sử dụng khi chúng ta không có dữ liệu được gắn nhãn như trong trường hợp của chúng ta, chúng ta có dữ liệu chưa được gắn nhãn (nghĩa là, không có danh mục hoặc nhóm xác định). Mục tiêu của thuật toán này là tìm các nhóm trong dữ liệu, trong khi đó là không. của các nhóm được đại diện bởi biến K.
Chúng ta có thể sử dụng k-method để phân loại không?
KMeanslà một thuật toán phân cụm chia các quan sát thành k cụm. Vì chúng ta có thể ra lệnh cho số lượng cụm, nó có thể dễ dàng được sử dụng trong phân loại trong đó chúng tôi chia dữ liệu thành các cụm có thể bằng hoặc nhiều hơn số lớp.
Thuật toán phân cụm nào tốt nhất cho dữ liệu văn bản?
để phân cụm vectơ văn bản, bạn có thể sử dụng thuật toán phân cụm phân cấp chẳng hạn như HDBSCANcũng xem xét mật độ. trong HDBSCAN, bạn không cần chỉ định số lượng cụm như trong k-means và nó mạnh mẽ hơn chủ yếu là dữ liệu nhiễu.
