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将kmeans用在文本分析

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常用聚类(k-means，聚类k-means，K-means参数，MiniBatchK-Means1.1KMeans介绍kmeans优缺点:1 .算法快速简单；2.对于大型数据集 ， 它是高效的和可扩展的；3.时间复杂度接近线性，适合挖掘大规模数据集 。sk learn . metrics . v _ measure _ score:以上两者的折中:V2 *(同质性*完备性)/(同质性 完备性)可以作为聚类结果的度量 。
1、八:聚类算法K-means(20191223-29学习内容:无监督聚类算法KMeans kmeans:模型原理、收敛过程、超参数选择聚类分析是寻找数据中数据对象之间的关系，对数据进行分组 。组内相似度越大，组间差异越大，聚类效果越好 。不同的聚类类型:聚类旨在发现有用的对象聚类 。现实中我们使用的聚类类型很多 ， 用不同的聚类类型划分数据的结果是不一样的 。基于原型(Prototype-based):一个集群是一个对象的集合，其中每个对象与定义该集群的原型之间的距离比其他集群之间的距离更近 。如(b)所示，原型是中心点，一个聚类中的数据离它的中心点比离另一个聚类的中心点近 。
这种簇趋向于球形 。基于密度:聚类是对象的密度区域，(d)显示基于密度的聚类 。当聚类是不规则的或交织的，并且存在早晨和异常值时，通常使用基于密度的聚类定义 。有关群集的更多介绍，请参考数据挖掘简介 。基本聚类分析算法1 。K-means:基于原型，分割距离技术，它试图找到一个用户指定数量(k)的聚类 。
2、对比传统K-Means等聚类算法,LDA主题模型在 文本聚类上有何优缺点CategorizationorClassification按照一定的标准，然后按照标注的区域进行分类 。简单来说，聚类是指事先找到没有标签的事物之间聚合的原始类别，并事先定义类别的数量 。分类器需要用工业标签的训练语料进行训练 ， 属于引导类，但类别数不是事先确定的 。聚类需要提前标记 。根据图表，聚类过程被确定为比书更适合于类别或类系统 。聚类适用于一些应用，例如文档摘要、搜索引擎聚类(元搜索)和其他类别功能或类别模型(称为分类器)，
3、常用聚类(K-means,DBSCAN一年前，当我需要用到聚类算法的时候，我从一些sklearn文档和博客中粗略的整理了一些相关的知识，记录在我的电子笔记中 。现在发到网上，那时候很乱 。以后我会慢慢整理完善内容，作为备忘录 。之前电影标签信息的聚类结果作为隐式反馈放入SVD进行训练 。有两个使用条件熵定义的同质性度量的小例子:sklearn 。度量标准 。homogeneity _ score:每个聚类类只包含一个类别的程度度量 。
【将kmeans用在文本分析】sk learn . metrics . v _ measure _ score:以上两者的折中:V2 *(同质性*完备性)/(同质性 完备性)可以作为聚类结果的度量 。sk learn . metrics . adjusted _ rand _ score:调整后的rand系数 。

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