K-এর মানে হল টেক্সট মাইনিংয়ে ডেটা ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম, কিন্তু এটি কদাচিৎ বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য ব্যবহৃত হয়। … আমরা প্রতিটি ক্লাসের জন্য বেশ কয়েকটি ক্লাস্টার সেন্ট্রোয়েড ক্যাপচার করতে k-মান পদ্ধতি ব্যবহার করি এবং তারপর শ্রেণীকরণের জন্য পাঠ্য বৈশিষ্ট্য হিসাবে সেন্ট্রোয়েডগুলিতে উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি শব্দগুলি বেছে নিই৷
কে-মানে কি শ্রেণীবদ্ধ ডেটার সাথে কাজ করে?
K-মানে অ্যালগরিদম শ্রেণীগত ডেটা এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়, কারণ শ্রেণীগত ভেরিয়েবলগুলি বিচ্ছিন্ন এবং এর কোনো প্রাকৃতিক উৎস নেই। তাই স্থানের জন্য ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব গণনা করা অর্থপূর্ণ নয়।
কে-মানে কি টেক্সট ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
K- মানে ক্লাস্টারিং হল একটি ধরনের অ-তত্ত্বাবধানহীন শেখার পদ্ধতি, যা ব্যবহার করা হয় যখন আমাদের ক্ষেত্রে লেবেলযুক্ত ডেটা থাকে না, আমাদের কাছে লেবেলবিহীন ডেটা থাকে (মানে, সংজ্ঞায়িত বিভাগ বা গোষ্ঠী ছাড়া)।এই অ্যালগরিদমের লক্ষ্য হল ডেটাতে গোষ্ঠী খুঁজে বের করা, যেখানে নং। গোষ্ঠীগুলির K. ভেরিয়েবল দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়
আমরা কি শ্রেণীবিভাগের জন্য k-মান ব্যবহার করতে পারি?
Keans হল একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা পর্যবেক্ষণকে k ক্লাস্টারে ভাগ করে। যেহেতু আমরা ক্লাস্টারের পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারি, তাই এটি সহজেই শ্রেণীবিভাগে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে আমরা ডেটাকে ক্লাস্টারে ভাগ করি যা ক্লাসের সংখ্যার সমান বা তার বেশি হতে পারে।
টেক্সট ডেটার জন্য কোন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম সেরা?
ক্লাস্টারিং টেক্সট ভেক্টরের জন্য আপনি হায়ারার্কিক্যাল ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন যেমন HDBSCAN যা ঘনত্বও বিবেচনা করে। HDBSCAN-এ আপনাকে কে-মিনেসের মতো ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণ করতে হবে না এবং এটি বেশিরভাগ কোলাহলপূর্ণ ডেটাতে আরও শক্তিশালী।