K-maʼnosi matnni qazib olishda maʼlumotlarni klasterlashning klassik algoritmi, lekin u funksiya tanlash uchun kamdan-kam qoʻllaniladi. … Biz har bir sinf uchun bir nechta klaster markazlarini olish uchun k-means usulidan foydalanamiz, so‘ngra turkumlash uchun matn xususiyati sifatida centroidlardagi yuqori chastotali so‘zlarni tanlaymiz.
K-vosita toifali ma'lumotlar bilan ishlaydimi?
K-Means algoritmi toifali ma'lumotlarga taalluqli emas, chunki toifali o'zgaruvchilar diskret va hech qanday tabiiy kelib chiqishiga ega emas. Shunday qilib, fazo kabi evklid masofasini hisoblash ma'noga ega emas.
Matnlarni klasterlash uchun k-vositalardan foydalanish mumkinmi?
K-klasterlash - bu nazoratsiz oʻrganish usulidir boʻlib, u bizning holatimizda boʻlgani kabi yorliqli maʼlumotlarga ega boʻlmaganda qoʻllaniladi, bizda yorliqsiz maʼlumotlar mavjud (yaʼni, aniqlangan toifalar yoki guruhlarsiz). Ushbu algoritmning maqsadi ma'lumotlardagi guruhlarni topishdir, ammo yo'q. guruhlar soni K oʻzgaruvchisi bilan ifodalanadi.
Tasniflash uchun k-vositalardan foydalana olamizmi?
KMeans klasterlash algoritmi boʻlib, kuzatishlarni k klasterga ajratadi. Biz klasterlar miqdorini belgilashimiz mumkin bo'lganligi sababli, ma'lumotlarni sinflar soniga teng yoki undan ko'p bo'lishi mumkin bo'lgan klasterlarga bo'ladigan tasniflashda undan osongina foydalanish mumkin.
Matnli ma'lumotlar uchun qaysi klasterlash algoritmi eng yaxshi?
Matn vektorlarini klasterlash uchun siz ierarxik klasterlash algoritmlaridan foydalanishingiz mumkin, masalan, zichlikni hisobga oladigan HDBSCAN. HDBSCAN-da klasterlar sonini k-o'rtachadagidek belgilashingiz shart emas va u asosan shovqinli ma'lumotlarda mustahkamroq.
