K-betyder klassisk algoritme til dataklyngning i tekstmining, men den bruges sjældent til valg af funktioner. … Vi bruger k-means-metoden til at fange adskillige klyngecentroider for hver klasse, og vælger derefter de højfrekvente ord i centroider som tekstfunktioner til kategorisering.
Fungerer k-betyder med kategoriske data?
K-Means algoritmen er ikke anvendelig til kategoriske data, da kategoriske variabler er diskrete og ikke har nogen naturlig oprindelse. Så det er ikke meningsfuldt at beregne euklidisk afstand til f.eks. rum.
Kan k-betyder bruges til tekstklynger?
K-betyder klyngedannelse er en type uovervåget læringsmetode, som bruges, når vi ikke har mærkede data, som i vores tilfælde har vi umærkede data (betyder, uden definerede kategorier eller grupper). Målet med denne algoritme er at finde grupper i dataene, hvorimod nr. af grupper er repræsenteret af variablen K.
Kan vi bruge k-midler til klassificering?
KMeans er en klyngealgoritme, som opdeler observationer i k klynger. Da vi kan diktere mængden af klynger, kan det nemt bruges i klassificering, hvor vi opdeler data i klynger, som kan være lig med eller mere end antallet af klasser.
Hvilken klyngealgoritme er bedst til tekstdata?
til klyngetekstvektorer kan du bruge hierarkiske klyngealgoritmer såsom HDBSCAN, som også tager højde for tætheden. i HDBSCAN behøver du ikke at tildele antallet af klynger som i k-betyder, og det er mere robust for det meste i støjende data.
