pns*_*lva 3 nlp cluster-analysis machine-learning data-mining
我正在使用k-means聚类来分组一组新闻.我使用词袋模型来表示文档,更具体地说,每个文档都表示为术语频率向量.
我的问题:如何在不重新计算所有术语频率向量的情况下添加新文档(看到包含所有文档的所有术语的词汇表都会发生变化)？
Fre*_*Foo 5
简单的解决方案是使用您已经看过的文档中的词汇表,忽略任何新术语; 这在文件分类中是习惯的.
另一种近年来流行的解决方案是完全抛弃词汇并使用特征散列.
第三种可能性是在特征向量中保留空间以用于将来的术语.例如,假设您使用大小为N的词汇表对一堆文档进行矢量化,然后您实际上将它们转换为大小为N + K的向量,并且最终K最初设置为零,因此您可以将K项添加到后来的词汇.
(可能不是解决方案是直接在哈希表上计算点积,均值等.这将是最灵活的方法,但通常很慢.)
归档时间：
13 年，5 月 前
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13 年，1 月 前