改进短文本聚类性能
短文本聚类是指将具有相似主题或语义的短文本数据进行分组的任务。为了改进短文本聚类的性能，可以采取以下几个方面的改进措施：
- 特征提取与表示：短文本通常由于长度短、语义稀疏等特点，导致特征提取和表示的困难。可以采用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等技术将短文本转化为向量表示，以便进行聚类分析。此外，还可以结合领域知识进行特征工程，提取更具区分度的特征。
- 相似度度量：选择合适的相似度度量方法对短文本进行相似度计算是关键。常用的方法包括余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似度等。根据具体场景和需求，选择适合的相似度度量方法可以提高聚类的准确性。
- 聚类算法选择：根据短文本聚类的规模、数据分布等特点，选择合适的聚类算法。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。此外，还可以结合深度学习的方法，如基于卷积神经网络的文本聚类方法。
- 聚类效果评估：对聚类结果进行评估是改进短文本聚类性能的重要环节。可以使用内部评价指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指数）或外部评价指标（如兰德指数、互信息）来评估聚类效果，从而选择最佳的聚类算法和参数。
- 数据预处理：对短文本数据进行预处理可以提高聚类性能。包括去除停用词、词干提取、去除噪声等。此外，还可以考虑使用词性标注、命名实体识别等技术进行文本预处理。
- 聚类结果解释与可视化：对聚类结果进行解释和可视化可以帮助用户理解和利用聚类结果。可以使用词云、热力图、关键词提取等方法对聚类结果进行可视化展示，提高用户的交互体验。
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我目前正在做短文本聚类，并且已经从这个github link实现了gsdmm，数据集大小为2675，单词大小为1231。然而，聚类结果不是很准确，我认为这可能是因为数据集包含在我正在处理的领域中具有不同含义的相似单词/短语。有没有其他算法可以很好地对短文本进行聚类？
浏览 23提问于2020-07-03得票数 0
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解释聚类度量
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我在Scikit中用k均值进行聚类，学习398个样本，306个特性。特征矩阵稀疏，簇数为4。为了改进聚类，我尝试了两种方法：
我的问题是：
浏览 4提问于2016-08-03得票数 1
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雪花查询性能提升
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Snowflake不允许创建索引，也就是说，有哪些方法可以提高我的SQL查询性能？ 在过去，我会创建#temp表并创建一些索引，但这是不可能的。 有什么建议吗？
浏览 13提问于2021-03-19得票数 0
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谷歌BigQuery (BQ)允许您仅使用timestamp或date类型创建分区。这种策略的问题是，有些客户有5M行，其他客户有200K行，而且由于BQ没有索引，它们总是在处理彼此的数据(而且成本还在上升)。这有什么意义吗？如果BQ是一个索引数据
浏览 56提问于2019-05-20得票数 0
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X是数据:一个mxn数组，其中m是样本大小，n是特征维数，这在大多数情况下明显大于一个。
浏览 2提问于2015-07-07得票数 3
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我想在没有k-means的情况下对数据进行聚类。例如，我更喜欢使用DBSCAN或支持向量聚类进行聚类。因此，我需要使用Davies Bouldin度量来评估聚类的性能，但我不知道如何在Rapidminer for DBSCAN或支持向量聚类中计算Davies Bouldin。
请帮帮我。谢谢。
浏览 10提问于2017-06-09得票数 0
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我已经在数据集上实现了k-均值聚类。我尝试通过查看快速采煤机中的平行图和偏差图来分析聚类的k。为了分析各种性能模型的clusters.Out的同质性，将算子“集群距离性能”算子用于k-均值聚类结果。
质心表结果而性能向量算子的结果是
有人能帮我吗？虽然我读到越小，Davies的值越小，更好的是聚
浏览 4提问于2016-07-27得票数 0
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时间序列聚类质量度量
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我是聚类时间序列数据集，这些数据集没有标签(没有根据事实)，我想衡量集群的质量。你能不能建议一下可以用于时间序列聚类的聚类性能评估方法？
浏览 0提问于2018-10-06得票数 1
在rapidminer中，我必须使用不同的性能操作符来检查各种聚类算法的性能。为此，我想知道以下几点：
我还想检查其他索引值，如Dunn索引、Jaccard索引、Fowlkes- algos等，用于各种聚类算法。
浏览 5提问于2013-07-17得票数 0
许多文章说react-native-maps集群库，如react-native-maps super-cluster有助于优化性能。然而，我发现集群功能会导致应用程序性能的延迟。因此，我希望改进使用另一个选项(即根据视图变化进行标记显示？)
你能帮我一下吗？
浏览 2提问于2020-02-09得票数 0
我对如何使用kmeans聚类来计算聚类性能感到困惑。如果在监督学习中，我们使用混淆矩阵来计算分类性能。那么无监督学习呢，在这种情况下我使用的是kmeans？任何人都可以在R中使用kmeans展示集群性能？
浏览 18提问于2021-03-12得票数 0
我们目前每月为一些表的自动聚类支付近100个积分，但同时我们也手动维护所选表的聚类，而这只需要几个积分。
这些并不具有很好的可比性，因为表是不同的，但我们强烈认为自动集群通常更昂贵。
浏览 3提问于2019-10-29得票数 3
我想根据相似性对文档进行聚类。我已经尝试过ss深处(相似散列)，非常快，但是我被告知k-means更快，而flann是所有实现中最快的，所以我尝试用python绑定来尝试flann，但是我找不到如何在文本上这样做的例子(它只支持数字数组我的问题是：
弗兰是正确的选择吗？如果不是，请建议我使用支持文本/文档集群的高性能库，该库具有pytho
浏览 9提问于2012-09-19得票数 11
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我正在使用预先训练好的fastText ()向量对短聊天消息执行聚类。这意味着结果向量将是组成消息的令牌的平均值。
我最初开始使用k-means，但现在我想知道这是否是正确的选择。在这种情况下，如何选择正确的聚类方法？
浏览 0提问于2018-08-22得票数 2
Notes说“‘k-means++’：以一种智能的方式为k-means聚类选择初始聚类中心，以加快收敛速度。有关更多详细信息，请参阅k_init中的注释部分”。
有没有关于获得局部最优的概率的数据？
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
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我正在尝试为一些特定类型的文本生成良好的句子嵌入，使用句子转换模型测试相似度，而使用kmeans进行聚类并不能给出好的结果。有什么需要改进的想法吗？
浏览 5提问于2020-12-08得票数 0
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标签聚类
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有的只有1那么短，有的可以和50+技能一样长。我想把一组技能聚在一起(直觉地说，同一群人会有一套非常相似的技能)。最后，我使用KMeans对n=50进行聚类，但是结果并不是最优的--聚在一起的技能组看起来非常不相关。
我应该如何改进结果呢？我也不确定SVD是否是这个用例中最合适的降维形式。
浏览 2提问于2018-08-21得票数 1
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通过分析两组不同的新闻报纸文章，我得到了两组集群(Cluster_set_1和Cluster_set_2)。C1 in Cluster_set_1: Energy, Fuel, Oil, Mining...etc.
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浏览 0提问于2017-08-18得票数 3
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