K-njia ni algorithm ya kawaida ya kuunganisha data katika uchimbaji wa maandishi, lakini haitumiki kwa uteuzi wa vipengele. … Tunatumia mbinu ya k-means kunasa senta kadhaa za nguzo kwa kila darasa, na kisha kuchagua maneno ya masafa ya juu katika sentimita kama vipengele vya maandishi vya kuainisha.
Je, k-inamaanisha kazi na data ya kitengo?
Njia ya k- algorithm haitumiki kwa data ya kategoria, kwa kuwa vigeu vya kategoria ni tofauti na havina asili yoyote asilia. Kwa hivyo kuhesabu umbali wa euclidean kwa kama vile nafasi sio maana.
Je, k-njia inaweza kutumika kwa kuunganisha maandishi?
K-maana yake ni kuunganisha ni aina ya mbinu ya kujifunza isiyosimamiwa, ambayo hutumika wakati hatuna data yenye lebo kama ilivyo kwetu, tuna data isiyo na lebo (inamaanisha, bila kategoria au vikundi vilivyoainishwa). Kusudi la algorithm hii ni kupata vikundi kwenye data, wakati nambari ya no. ya vikundi inawakilishwa na tofauti K.
Je, tunaweza kutumia k-njia kuainisha?
KMeans ni algoriti ya kuunganisha ambayo inagawanya uchunguzi katika makundi k. Kwa kuwa tunaweza kuamuru kiasi cha makundi, inaweza kutumika kwa urahisi katika uainishaji ambapo tunagawanya data katika makundi ambayo yanaweza kuwa sawa na au zaidi ya idadi ya madarasa.
Je, ni algoriti ipi ya nguzo iliyo bora zaidi kwa data ya maandishi?
kwa kuunganisha vekta za maandishi unaweza kutumia algoriti za nguzo za kidaraja kama vile HDBSCAN ambayo pia huzingatia msongamano. katika HDBSCAN hauitaji kugawa idadi ya vikundi kama ilivyo katika k-njia na ni thabiti zaidi katika data yenye kelele.
