Какие алгоритмы машинного обучения используются для кластеризации текстовых данных?

Некоторые алгоритмы машинного обучения, которые используются для кластеризации текстовых данных:

• Алгоритм К-средних. scm.etu.ru Выполняет случайную инициализацию центров кластеров и определяет ближайшие вектора данных к центру каждого кластера. scm.etu.ru Далее происходит итеративное смещение центров кластеров и пересчёт ближайших векторов данных. scm.etu.ru В конечном итоге алгоритм минимизирует суммарное квадратичное отклонение данных от центров полученных кластеров. scm.etu.ru
• Спектральная кластеризация. scm.etu.ru
• Агломеративная кластеризация. scm.etu.ru www.geeksforgeeks.org Это тип иерархической кластеризации, который работает по принципу «снизу вверх». www.geeksforgeeks.org
• Самоорганизующаяся карта Кохонена. scm.etu.ru
• Affinity Propagation. mizer.dev Алгоритм выбирает центроиды кластеров на основе матрицы сходства, что позволяет группировать данные без предварительного указания количества кластеров. mizer.dev В качестве метрики сходства используется отрицательное евклидово расстояние между эмбеддингами, что помогает учитывать их семантическую близость. mizer.dev