K-betyr er klassisk algoritme for dataclustering i tekstmining, men den brukes sjelden til funksjonsvalg. … Vi bruker k-means-metoden for å fange opp flere klyngecentroider for hver klasse, og velger deretter høyfrekvente ord i sentroider som tekstfunksjoner for kategorisering.
Fungerer k-betyr med kategoriske data?
K-Means algoritmen kan ikke brukes for kategoriske data, ettersom kategoriske variabler er diskrete og ikke har noen naturlig opprinnelse. Så det er ikke meningsfullt å beregne euklidsk avstand for slike rom.
Kan k-betyr brukes til tekstgruppering?
K-betyr klynging er en type uovervåket læringsmetode, som brukes når vi ikke har merkede data som i vårt tilfelle, vi har umerkede data (betyr, uten definerte kategorier eller grupper). Målet med denne algoritmen er å finne grupper i dataene, mens nr. av grupper er representert av variabelen K.
Kan vi bruke k-midler for klassifisering?
KMeans er en klyngealgoritme som deler observasjoner inn i k klynger. Siden vi kan diktere mengden klynger, kan den enkelt brukes i klassifisering der vi deler data inn i klynger som kan være lik eller mer enn antall klasser.
Hvilken klyngealgoritme er best for tekstdata?
for gruppering av tekstvektorer kan du bruke hierarkiske klyngealgoritmer som HDBSCAN som også tar hensyn til tettheten. i HDBSCAN trenger du ikke å tildele antall klynger som i k-betyr, og den er mer robust for det meste i støyende data.
