K-means adalah algoritma klasik untuk pengelompokan data dalam penambangan teks, tetapi jarang digunakan untuk pemilihan fitur. … Kami menggunakan metode k-means untuk menangkap beberapa centroid cluster untuk setiap kelas, dan kemudian memilih kata-kata frekuensi tinggi di centroid sebagai fitur teks untuk kategorisasi.
Apakah k-means bekerja dengan data kategorikal?
Algoritma k-Means tidak berlaku untuk data kategorikal, karena variabel kategoris bersifat diskrit dan tidak memiliki asal usul alami. Jadi menghitung jarak euclidean untuk ruang seperti itu tidak berarti.
Dapatkah k-means digunakan untuk pengelompokan teks?
K-means clustering adalah jenis metode pembelajaran tanpa pengawasan, yang digunakan ketika kami tidak memiliki data berlabel seperti dalam kasus kami, kami memiliki data yang tidak berlabel (berarti, tanpa kategori atau kelompok yang ditentukan). Tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan kelompok dalam data, sedangkan no. kelompok diwakili oleh variabel K.
Bisakah kita menggunakan k-means untuk klasifikasi?
KMeans adalah algoritma clustering yang membagi observasi menjadi k cluster. Karena kita dapat menentukan jumlah cluster, maka dapat dengan mudah digunakan dalam klasifikasi di mana kita membagi data menjadi cluster yang dapat sama dengan atau lebih dari jumlah kelas.
Algoritme pengelompokan mana yang terbaik untuk data teks?
untuk mengelompokkan vektor teks, Anda dapat menggunakan algoritma pengelompokan hierarkis seperti HDBSCAN yang juga mempertimbangkan kepadatan. di HDBSCAN Anda tidak perlu menetapkan jumlah cluster seperti di k-means dan lebih kuat sebagian besar di data yang bising.
