Вопрос или проблема
Я хочу применить неконтролируемую кластеризацию к набору данных, где каждое наблюдение имеет смесь текстовых и нетекстовых признаков.
Для каждого наблюдения я комбинирую признаки в один вектор размерностью ~1000. Для кластеризации у меня есть две потенциальные идеи:
- Использовать автоэнкодер (или встраивание?), чтобы уменьшить размерность данных, а затем кластеризовать с помощью k-средних.
- Могу ли я использовать тематическую модель? Если да, то разве это не превосходный метод в большинстве случаев по сравнению с вышеописанным?
Почему тематические модели (по моему опыту) не часто используются для нетекстовых данных? Это просто реликт их названия/оригинального применения или есть что-то более фундаментальное?
Спасибо!
Я думаю, что вы можете использовать тематическую модель, такую как Латентное размещение Дирихле (LDA). Например, в этой статье https://pdfs.semanticscholar.org/9e6f/33bdd04df0536f6ad6783d33cccfbc54b1b1.pdf она используется для музыки и изображений. Я предлагаю вам взглянуть на нее 🙂 В общем, при тематическом моделировании вы получаете список тем, где каждая тема содержит набор связанных ключевых слов. В кластеризации, в зависимости от алгоритма, вы можете иметь иерархию зависимостей. Вы также можете использовать алгоритмы, которые присваивают каждому образцу только один класс. Кроме того, при кластеризации у вас обычно есть метрика расстояния, которую необходимо заранее определить (например, евклидово расстояние). Тематические модели, особенно LDA, основаны на предположении, что ваши данные представляют собой распределение тем с соответствующим распределением ключевых слов (одно ключевое слово может содержаться во многих темах). Другими словами, вы уже предполагаете, как были сгенерированы тексты/документы.
StarSpace — это модель, которая может обучаться встраиванию смеси текстовых и нетекстовых признаков. Как только все признаки преобразованы в числовые представления, любой алгоритм тематической модели может работать (например, LSA, PLSA, LDA или их вариации).
Ответ или решение
Модели тем для нетекстовых данных: Введение и применение
В современном мире анализа данных комбинированные наборы данных, сочетающие текстовые и нетекстовые признаки, становятся всё более распространёнными. Правильная структура и подход к кластеризации таких данных могут значительно улучшить анализ и интерпретацию информации. Рассмотрим возможность применения моделей тем в контексте нетекстовых данных и оценим их преимущества и недостатки.
1. Использование автоэнкодеров для уменьшения размерности
Первый подход, основанный на использовании автоэнкодеров, представляет собой надежный метод уменьшения размерности данных. Автоэнкодеры способны эффективно захватывать сложные зависимости между переменными, что позволяет выделить наиболее важные признаки, которые затем могут быть подвергнуты кластеризации, например, с использованием алгоритма k-means. Этот подход имеет несколько преимуществ:
- Гибкость: Автоэнкодеры могут быть настроены для работы с самыми различными типами данных, включая числовые и категориальные признаки.
- Устойчивость к шуму: За счет кодирования данных автоэнкодеры могут способствовать более устойчивым результатам при наличии зашумленных данных.
Однако применение автоэнкодеров может потребовать значительных вычислительных ресурсов и времени на обучение, особенно при наличии большого объема данных.
2. Модели тем: возможности и предостережения
Модели тем, такие как Латентное Дирихлеевское Распределение (LDA), традиционно ассоциируются с анализом текстовых данных. Однако существует возможность применения их и к нетекстовым данным. Модели тем направлены на выделение скрытых тем в данных, основываясь на вероятностных распределениях.
Почему модели тем не так популярны для нетекстовых данных?
-
Предположение о распределении: Модели тем предполагают, что данные сформированы на основе распределения тем и связанных с ними признаков. Это может не всегда соответствовать структуре нетекстовых данных, где отсутствует явная связь между "словами" (признаками) и темами.
-
Сложность интерпретации: Результаты, полученные с помощью моделей тем, могут быть сложными для интерпретации в контексте нетекстовых данных. Например, выделенные "темы" могут не быть столь очевидными, как в текстовом контексте.
-
Изначальная привязанность к текстовым данным: Название и традиционное применение моделей тем создают определенные ассоциации, которые могут получать меньшую поддержку в областях, связанных с нетекстовыми данными.
3. Применение моделей тем к нетекстовым данным
Существуют подходы, позволяющие применять модели тем к нетекстовым данным. Один из таких подходов — использование моделей, которые интегрируют текстовые и нетекстовые данные, как, например, StarSpace. Эта модель можно обучить пользовательским векторным представлениям, что позволяет производить кластеризацию с помощью стандартных методов, таких как LSA, PLSA или даже LDA.
Это открывает новые перспективы для анализа данных, при этом важно учитывать, что:
- Модели тем могут быть эффективны для недокументированных данных, если данные предварительно преобразованы в соответствующее представление.
- Осознанное применение моделей тем требует глубокого понимания структуры и природы данных.
Заключение
При выборе между использование автоэнкодеров и моделей тем для кластеризации смешанных наборов данных важно учитывать специфику и требования вашего проекта. Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки, и часто наилучшие результаты достигаются при их сочетании. Выбор метода должен основываться на характере данных, их обстоятельствах и конечных целях анализа.