Вопрос или проблема
Как я могу выполнить концептуальную кластеризацию в sklearn? Мой случай использования заключается в том, что у меня есть статьи из Википедии на английском языке, над которыми я занимаюсь несупервизионным обучением (tfidf -> усеченное svd -> l2 нормализация), и я хотел бы создать иерархию для них, чтобы узлы вверху были самыми общими статьями (например, Языки программирования -> Функциональные языки -> Haskell).
Я пытался использовать hierarchy.linkage, но, похоже, что алгоритм использует пространство n^2, и у меня закончилась память. Я также пробовал использовать KDTree на векторах с нормализацией l2, а затем установить каждый узел как нормализованную сумму его детей рекурсивно, но это не дало желаемых результатов.
Какой правильный способ выполнить концептуальную кластеризацию с помощью косинусного сходства в scikit-learn без использования квадратичного пространства?
Scikit-learn не поддерживает концептуальную кластеризацию изначально. Вам придется реализовать концептуальную кластеризацию самостоятельно или найти другую реализацию.
Чтобы использовать иерархию знаний, вам нужно будет найти существующую или создать свою. Несупервизионное обучение не является полезным методом для создания иерархической структуры на основе семантического значения.
Ответ или решение
Концептуальная кластеризация с использованием scikit-learn: Подходы и рекомендации
Когда мы рассматриваем концептуальную кластеризацию, важно понимать, что scikit-learn не предоставляет встроенных инструментов непосредственно для выполнения этой задачи. Тем не менее, мы можем использовать множество имеющихся инструментов библиотек для достижения желаемого результата. Ваша задача заключается в кластеризации статей из английской Википедии с целью создания иерархии, где верхние узлы будут представлять наиболее общие концепции, например, "Языки программирования" и "Функциональные языки".
Подходы к выполнению концептуальной кластеризации
-
Предобработка данных:
- Используйте
TfidfVectorizerдля преобразования текстов статей в матрицу признаков TF-IDF. - Затем примените
TruncatedSVDдля уменьшения размерности. Это уменьшит количество признаков и упростит дальнейшую обработку. - Произведите нормализацию с помощью
normalizeизsklearn.preprocessingдля получения векторов, которые будут удобно использовать для измерения косинусного сходства.
- Используйте
-
Выбор алгоритма кластеризации:
- Поскольку вы хотите избежать использования методов, связанных с алгоритмом
linkage, который требует квадратичного пространства, рекомендуется рассмотреть алгоритмы, основанные на методах центроидов, такие какKMeansилиAgglomerativeClustering, при этом необходимо настроить начальные параметры таким образом, чтобы избежать больших затрат по памяти. - Вы также можете рассмотреть использование
DBSCAN— это алгоритм кластеризации с плотностью, который хорошо работает с высокоразмерными данными и может помочь вам найти компактные кластеры, не требуя изначального задания количества кластеров.
- Поскольку вы хотите избежать использования методов, связанных с алгоритмом
-
Создание иерархии:
- После того как вы получите кластеры, можно использовать
sklearn.manifold.TSNEилиsklearn.decomposition.PCAдля визуализации данных в двумерном пространстве, что поможет вам лучше понять расположение кластеров. - Для построения иерархической структуры можно проанализировать центры кластеров и назначить их иерархию вручную, основываясь на внешних знаниях о содержании статей.
- После того как вы получите кластеры, можно использовать
-
Косинусное сходство:
- Используйте
sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarityдля вычисления сходства между векторами статей. Это даст вам возможность модулировать иерархию на основе семантических направлений, что очень полезно для концептуальной кластеризации.
- Используйте
Пример кода
Вот пример, который иллюстрирует основные шаги в выполнении концептуальной кластеризации с использованием scikit-learn:
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.preprocessing import normalize
# Предположим, у вас есть DataFrame с колонкой 'text', содержащей статьи Википедии
df = pd.read_csv('wikipedia_articles.csv')
documents = df['text'].tolist()
# Преобразование текстов в матрицу TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
# Уменьшение размерности
svd = TruncatedSVD(n_components=100) # Выберите подходящее количество компонентов
reduced_matrix = svd.fit_transform(tfidf_matrix)
# Нормализация векторов
normalized_vectors = normalize(reduced_matrix)
# Кластеризация
num_clusters = 10 # Определите количество кластеров
clustering_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=num_clusters, affinity='cosine', linkage='average')
clusters = clustering_model.fit_predict(normalized_vectors)
# Добавление кластеров в DataFrame
df['cluster'] = clusters
print(df.head())Заключение
Хотя scikit-learn не поставляется с готовыми инструментами для концептуальной кластеризации, соблюдая описанные подходы и алгоритмы, вы можете построить систему, которая будет эффективно обрабатывать статьи и создавать иерархии на основе их семантики. Важно помнить, что для достижения адекватных результатов может потребоваться опытный анализ и ручная настройка.
Для той же иерархической структуры не забывайте использовать доступные базы знаний или создавать собственные. Удачи в вашем проекте!