K-ማለት የመረጃ ክምችት ለማግኘት ክላሲካል ስልተ-ቀመር በጽሑፍ ማዕድን ማውጣት ነው፣ነገር ግን ለባህሪ ምርጫ እምብዛም አያገለግልም። ለእያንዳንዱ ክፍል ብዙ ክላስተር ሴንትሮይድን ለመያዝ የk-means ዘዴን እንጠቀማለን እና በመቀጠል ከፍተኛ ድግግሞሽ ቃላትን በሴንትሮይድ ውስጥ እንደ የጽሁፍ ባህሪያት ለምድብ እንመርጣለን።
ክ-ማለት ከምድብ ውሂብ ጋር ይሰራል?
k-Means አልጎሪዝም ለምድብ ዳታ ተፈጻሚ አይሆንም፣ ፈርጅካዊ ተለዋዋጮች ግልጽ የሆኑ እና ምንም የተፈጥሮ መነሻ የሌላቸው ናቸው። ስለዚህ ዩክሊዲያን ርቀትን እንደ የጠፈር ማስላት ትርጉም የለውም።
k-means ለጽሑፍ ክላስተር መጠቀም ይቻላል?
K- ማለት ክላስተር ክትትል የማይደረግበት የመማሪያ ዘዴ ነው፣ይህም የምንጠቀመው እንደኛ ሁኔታ መለያ የተደረገበት ውሂብ ከሌለን ነው (ማለትም፣ ያለ የተገለጹ ምድቦች ወይም ቡድኖች).የዚህ አልጎሪዝም ግብ በመረጃው ውስጥ ቡድኖችን ማግኘት ነው ፣ ግን ቁ. የቡድኖች በተለዋዋጭ K. ይወከላሉ
ክ-መንስን ለምድብ መጠቀም እንችላለን?
KMeans ክላስተር አልጎሪዝም ሲሆን ምልከታዎችን ወደ k ዘለላ የሚከፋፍል። የክላስተርን መጠን መወሰን ስለምንችል መረጃን በክላስተር በምንከፋፍልበት ምደባ በቀላሉ መጠቀም ይቻላል ይህም ከክፍል ብዛት ጋር እኩል ወይም የበለጠ ሊሆን ይችላል።
የትኛው የክላስተር አልጎሪዝም ለጽሑፍ መረጃ የተሻለው ነው?
የጽሑፍ ቬክተሮችን ለማሰባሰብ እንደ HDBSCAN ያሉ እንደ HDBSCAN ያሉ የጽሑፍ ቬክተሮችን ለማሰባሰብ መጠቀም ይችላሉ። በHDBSCAN የክምችቶችን ብዛት እንደ k-means መመደብ አያስፈልገዎትም እና የበለጠ ጠንካራ የሚሆነው በአብዛኛው ጫጫታ ባለው መረጃ ነው።
