K-means est algorithme classique pour le regroupement de données dans l'exploration de texte, mais il est rarement utilisé pour la sélection de caractéristiques. … Nous utilisons la méthode k-means pour capturer plusieurs centroïdes de cluster pour chaque classe, puis choisissons les mots à haute fréquence dans les centroïdes comme caractéristiques du texte pour la catégorisation.
K-means fonctionne-t-il avec des données catégorielles ?
L'algorithme k-Means n'est pas applicable aux données catégorielles, car les variables catégorielles sont discrètes et n'ont pas d'origine naturelle. Donc, calculer la distance euclidienne pour un tel espace n'a pas de sens.
Les k-means peuvent-ils être utilisés pour le regroupement de texte ?
K-means clustering est un type de méthode d'apprentissage non supervisé, qui est utilisé lorsque nous n'avons pas de données étiquetées comme dans notre cas, nous avons des données non étiquetées (moyennes, sans catégories ni groupes définis). Le but de cet algorithme est de trouver des groupes dans les données, alors que le no. de groupes est représenté par la variable K.
Pouvons-nous utiliser k-means pour la classification ?
KMeans est un algorithme de clustering qui divise les observations en k clusters. Puisque nous pouvons dicter le nombre de clusters, il peut être facilement utilisé dans la classification où nous divisons les données en clusters qui peuvent être égaux ou supérieurs au nombre de classes.
Quel algorithme de clustering est le meilleur pour les données textuelles ?
pour regrouper les vecteurs de texte, vous pouvez utiliser des algorithmes de regroupement hiérarchique tels que HDBSCAN qui tient également compte de la densité. dans HDBSCAN, vous n'avez pas besoin d'attribuer le nombre de clusters comme dans k-means et il est plus robuste, principalement dans les données bruyantes.
