K-дегенди билдирет текст казып алууда берилиштерди кластерлөөнүн классикалык алгоритми, бирок өзгөчөлүктү тандоо үчүн сейрек колдонулат. … Биз ар бир класс үчүн бир нече кластердик центроиддерди тартуу үчүн k-means ыкмасын колдонобуз, андан кийин категорияга бөлүү үчүн тексттин өзгөчөлүктөрү катары центроиддердеги жогорку жыштыктагы сөздөрдү тандайбыз.
K-маалымат категориялык маалыматтар менен иштейби?
k-Means алгоритминин категориялык маалыматтарга карата колдонулушу мүмкүн эмес, анткени категориялык өзгөрмөлөр дискреттүү жана эч кандай табигый келип чыгышы жок. Андыктан мейкиндик сыяктуу евклиддик аралыкты эсептөөнүн мааниси жок.
Текст кластерлөө үчүн k-каражаттарды колдонсо болобу?
K-кластерлөө дегенди билдирет көзөмөлсүз үйрөнүү ыкмасынынтүрү, ал биздегидей энбелгиленген дайындарыбыз жок болгондо колдонулат, бизде белгиленбеген маалыматтар бар (аныкталган категориялар же топтор жок). Бул алгоритмдин максаты маалыматтардан топторду табуу, ал эми жок. топтордун саны K өзгөрмөсү менен көрсөтүлөт.
Классификациялоо үчүн k-каражаттарды колдоно алабызбы?
KMeans – байкоолорду k кластерге бөлгөн кластерлөө алгоритми. Биз кластерлердин санын аныктай алгандыктан, аны классификациялоодо оңой колдонсо болот, мында биз класстардын санына барабар же андан көп болушу мүмкүн болгон маалыматтарды кластерлерге бөлөбүз.
Текст маалыматы үчүн кайсы кластердик алгоритм эң жакшы?
текст векторлорун кластерлөө үчүн HDBSCAN сыяктуу иерархиялык кластерлөө алгоритмдерин колдонсоңуз болот, ал ошондой эле тыгыздыкты эске алат. HDBSCAN'да кластерлердин санын k-каражаттардагыдай ыйгаруунун кереги жок жана ал негизинен ызы-чуу берилиштерде бекем болот.
