K-means es el algoritmo clásico para la agrupación de datos en la minería de textos, pero rara vez se usa para la selección de funciones. … Usamos el método k-means para capturar varios centroides de conglomerados para cada clase, y luego elegimos las palabras de alta frecuencia en los centroides como las características del texto para la categorización.
¿K-means funciona con datos categóricos?
El algoritmo k-Means no es aplicable a datos categóricos, ya que las variables categóricas son discretas y no tienen ningún origen natural. Por lo tanto, calcular la distancia euclidiana para un espacio como este no tiene sentido.
¿Se pueden usar k-means para agrupar texto?
K-means clustering es un tipo de método de aprendizaje no supervisado, que se usa cuando no tenemos datos etiquetados como en nuestro caso, tenemos datos no etiquetados (significa, sin categorías o grupos definidos). El objetivo de este algoritmo es encontrar grupos en los datos, mientras que el no. de grupos está representado por la variable K.
¿Podemos usar k-medias para la clasificación?
KMeans es un algoritmo de agrupación que divide las observaciones en k grupos. Dado que podemos dictar la cantidad de grupos, se puede usar fácilmente en la clasificación donde dividimos los datos en grupos que pueden ser iguales o mayores que el número de clases.
¿Qué algoritmo de agrupamiento es mejor para datos de texto?
para agrupar vectores de texto puede usar algoritmos de agrupamiento jerárquico como HDBSCAN que también considera la densidad. en HDBSCAN no es necesario asignar la cantidad de grupos como en k-means y es más sólido principalmente en datos ruidosos.
