machine-learning - 特征是否可以成为聚类算法的列表？

Question

这是我的用例:

我有网络资源，并且对于每个资源都有一组 View 。它来自网络导航，因此资源是您访问的内容，浏览量是实际访问的内容。

对于每个 View ，我都有有关位置、 View 创建时间的信息，并且我可以获得诸如 View 总数和该资源耗时等信息。

我想在这些信息中找到不同的模式，以确定用户配置文件。如果对于每个资源我只有一个 View ，那么将它们集群起来可能很容易，但是由于我确实有许多 View ，有没有一种方法可以使用这些信息来更好地集群资源？

Answer 1

如果我理解正确的话，您希望根据资源拥有的 View 对资源进行集群。为此，您可能需要根据 View 的统计数据创建一个特征向量。例如，您的特征向量可以包括:观看总数、观看者位置的标准偏差、一天中观看的平均时间、资源的年龄等。然后，您可以将这些特征向量输入到聚类算法中。您想要使用的确切功能取决于您对集群的使用。如果您想让集群反射(reflect)资源的内容并且资源是基于文本的，那么我建议使用 bag of words也是如此。