Índice:
- O k-means funciona com dados categóricos?
- O k-means pode ser usado para agrupamento de texto?
- Podemos usar k-means para classificação?
- Qual algoritmo de agrupamento é melhor para dados de texto?
Vídeo: O k-means pode ser usado para categorização de dados de texto?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Última modificação: 2024-01-10 06:42
K-means é algoritmo clássico para agrupamento de dados em mineração de texto, mas raramente é usado para seleção de recursos. … Usamos o método k-means para capturar vários centróides de cluster para cada classe e, em seguida, escolhemos as palavras de alta frequência nos centróides como recursos de texto para categorização.
O k-means funciona com dados categóricos?
O k-Means algoritmo não é aplicável a dados categóricos, pois as variáveis categóricas são discretas e não têm origem natural. Portanto, calcular a distância euclidiana para o espaço não é significativo.
O k-means pode ser usado para agrupamento de texto?
K-means clustering é um tipo de método de aprendizado não supervisionado, que é usado quando não temos dados rotulados, como no nosso caso, temos dados não rotulados (means, sem categorias ou grupos definidos). O objetivo deste algoritmo é encontrar grupos nos dados, enquanto o não. de grupos é representado pela variável K.
Podemos usar k-means para classificação?
KMeans é um algoritmo de agrupamento que divide as observações em k agrupamentos. Como podemos ditar a quantidade de clusters, ela pode ser facilmente usada na classificação onde dividimos os dados em clusters que podem ser iguais ou maiores que o número de classes.
Qual algoritmo de agrupamento é melhor para dados de texto?
para agrupamento de vetores de texto você pode usar algoritmos de agrupamento hierárquico como HDBSCAN que também considera a densidade. em HDBSCAN você não precisa atribuir o número de clusters como em k-means e é mais robusto principalmente em dados ruidosos.
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