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algorithm - 无监督分类——获得特征向量

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 03:52:57 26 4
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我需要对商业产品进行分类。您知道价格比较引擎的作用。

我们已经获得了特征向量。他们不是最好的,但还不错。我的最后一步是在不知道有多少簇的情况下对它们进行分类。因此,像 k-means 这样的算法将不起作用,因为它们需要有多少个类。

所以这里是一组特征向量的例子。它们在这里是有序的(作为示例),但我需要一种不依赖于任何顺序的算法。

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47 - ddr2;asus;1066;g41;am;p5qpl;775;
48 - g41;p5qpl;asus;am;ddr2;vga;anakart;
49 - intel;anakart;ddr2;1066;p5qpl;asus;am;
50 - p5qpl;ddr2;asus;am;g41;vga;anakart;
51 - ddr2;asus;1066;g41;am;p5qpl;775;
52 - g41;p5qpl;1066;am;ddr2;asus;anakart;
53 - p5qpl;ddr2;1066;am;g41;asus;sata;
54 - g41;p5qpl;1066;am;asus;ddr2;sata;
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55 - engtx480;asus;384bit;2di;gddr5;vga;16x;
56 - 2di;karti;384bit;asus;engtx480;ekran;pci;
57 - asus;engtx480;2di;vga;gddr5;384bit;16x;
58 - 2di;karti;engtx480;384bit;asus;gddr5;1536mb;
59 - engtx480;asus;384bit;2di;gddr5;vga;16x;
60 - engtx480;asus;384bit;2di;gddr5;vga;16x;
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61 - ray;blu;ihbs112;siyah;bulk;dvd;sata;
62 - ihbs112;ray;blu;on;lite;yazici;kutusuz;
63 - ihbs112;blu;ray;lite;on;siyah;bulk;
64 - blu;ihbs112;ray;lite;on;siyah;yazici;
65 - liteon;ihbs112;bd;yazma;hizi;12x;max;
66 - ihbs112;ray;blu;on;lite;bulk;dvd;
67 - etau108;dvd;siyah;lite;on;rw;ihbs112;
68 - ihbs112;liteon;bd;yazma;hizi;12x;max;
69 - ihbs112;ray;blu;lite;on;siyah;bulk;
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当人看时,只需使用这些特征向量即可轻松对产品进行分类。但我需要通过算法来实现它。而且我还需要使用一种算法来实现它,该算法不需要任何先验信息,只使用特征向量。

从上面的特征向量集中,47-54 是一个簇,55-60 是另一个簇,61-69 是另一个簇(每个簇代表现实生活中的一个商业产品)。因此,算法需要仅使用这些特征向量对它们进行正确分类。

该算法不能依赖于特征向量的行顺序或将有多少类。我们什么都不知道,我们只有特征向量。

等待您对此分类问题的建议。谢谢。

最佳答案

Adaptive Resonance Theory是对您问题的简短回答。与 KMeans 不同,您不需要提前设置簇数。输入是一组二进制(ART 1 算法)或连续(ART -2A、ARTMAP 等)特征向量,输出是集群中文档的分类。

关于algorithm - 无监督分类——获得特征向量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10035517/

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