Когда дело доходит до кластеризации и классификации текста с использованием алгоритма k-средних, вы можете использовать несколько методов и приемов. Вот некоторые часто используемые подходы:

1. Мешок слов (BoW): представляет каждый текстовый документ как вектор частот слов, независимо от порядка слов или грамматики. Алгоритм k-средних может затем сгруппировать эти векторы на основе их сходства.

2. Частота, обратная частоте документов (TF-IDF): присваивайте веса словам в зависимости от их важности в документе по отношению ко всему корпусу. Полученные векторы TF-IDF можно использовать для кластеризации с помощью k-средних.

3. Внедрение слов: используйте предварительно обученные встраивания слов, такие как Word2Vec или GloVe, для представления слов в виде плотных векторов. Эти встраивания фиксируют семантические отношения между словами и могут улучшить результаты кластеризации и классификации.

4. Моделирование тем. Применяйте такие методы, как скрытое распределение Дирихле (LDA), для выявления скрытых тем в текстовом корпусе. Эти темы могут служить признаками для кластеризации или метками для классификации.

5. Иерархическая кластеризация. Вместо предварительного определения количества кластеров (k) иерархическая кластеризация создает древовидную структуру кластеров, обеспечивая различные уровни детализации результатов кластеризации.

6. Уменьшение размерности. Прежде чем применять k-средние, уменьшите размерность текстовых данных с помощью таких методов, как анализ главных компонентов (PCA) или t-SNE. Это может помочь улучшить результаты кластеризации и визуализацию.