Вопрос или проблема
Я работал с текстовыми данными и использовал TF-IDF для извлечения признаков. Я хочу кластеризовать 1000 отзывов на Amazon по подкатегориям. Я хочу использовать обучение без учителя. К сожалению, я прочитал, что K-Means не подходит для tf-idf, так как слишком много измерений, и мой график WCSS действительно плохой, и я не могу выбрать количество кластеров. Если K-Means не работает, что тогда использовать?
Ответ или решение
Когда мы рассматриваем задачу кластеризации текстовых данных, таких как отзывы с Amazon, использование метода TF-IDF для извлечения признаков становится стандартным подходом. Однако применение алгоритма K-Means в подобных случаях может быть неэффективным по нескольким причинам, особенно из-за специфики характеристик данных TF-IDF. Рассмотрим более подробно, почему это так, и какие альтернативы могут быть уместны.
Теория
K-Means — это алгоритм кластеризации, который работает по принципу минимизации внутригрупповой дисперсии или суммы квадратов отклонений (WCSS). Он требует предварительного указания количества кластеров и основан на идее группировки объектов в кластеры таким образом, чтобы каждая точка данных принадлежала кластеру с ближайшим средним значением. K-Means использует евклидову меру расстояния для измерения схожести между данными, что предполагает, что данные расположены в пространстве, где такое измерение имеет смысл.
Проблемы K-Means с данными TF-IDF вытекают из трех основных аспектов:
-
Высокая размерность: TF-IDF-пространство часто характеризуется большим количеством признаков (как правило, оно равно числу уникальных слов в корпусе данных). Классика для машинного обучения говорит нам, что наивные алгоритмы плохо справляются с задачами в "проклятии размерности", когда размерность пространства данных слишком высока.
-
Спарсность данных: TF-IDF-признаки, как правило, очень разреженные, поскольку большинство текстов не содержат большинство возможных слов в языке. Это делает расстояние между точками неинформативным и затрудняет группировку.
-
Сложность определения центроидов: При больших размерностях и разреженности средние значения (центроиды) становятся плохо определяемыми и зачастую не репрезентативными для данных, что затрудняет идентификацию центра кластера.
Пример
Рассмотрим ситуацию с кластеризацией 1000 отзывов. Если представить уникальность каждого слова в виде отдельного признака и применить K-Means, существует риск, что алгоритм не сможет эффективно найти границу между различными наборами данных. Часто график зависимости WCSS от числа кластеров (также называемый методом "локтя") не дает четких точек изгиба, что затрудняет выбор оптимального числа кластеров, так как не достигается минимум информационной жесткости.
Применение
Если K-Means проявляет свои ограничения, следует рассмотреть другие подходы к кластеризации, более эффективные в работе с текстовыми данными:
-
Алгоритмы на основе косинусной близости: Косинусная мера расстояния лучше справляется с разреженными данными, такими как TF-IDF. Алгоритм K-Means++ с модификацией для косинусного расстояния может быть более подходящим.
-
Агломеративная кластеризация: Использует иерархический подход, начиная кластеризацию, считая каждый объект отдельным кластером и постепенно объединяя их. Может быть полезной в случае наличия явно различимых подмножест данных.
-
LDA (Латентное размещение Дирихле): Моделирование тем позволяет на выводимые параметры предполагать принадлежность текста к различным темам, что может быть близко к концепции кластеров.
-
Кластеризация на основе плотности (DBSCAN): Поскольку текстовые данные зачастую имеют хаотичную структуру, DBSCAN может выявлять кластеры любой формы и не требует задания количества кластеров.
-
Методы сокращения размерности: Уменьшение размерности навыдов с помощью техники T-SNE или UMAP может значительно улучшить качество кластеризации текстовых данных благодаря снижению "шума", порождаемого большим количеством признаков.
Подводя итог, классический K-Means зачастую не сможет адекватно справиться с кластеризацией текстовых данных на основе TF-IDF из-за своих фундаментальных ограничений. Однако существует множество других стратегий и алгоритмов, которые могут принести желаемые результаты при надлежащем применении и настройке. Анализ и выбор правильного метода в конечном итоге будет зависеть от характера ваших данных и цели кластеризации.