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興味に基づいて人々をグループに分類したいと考えています。たとえば。機械学習やグラフが好きな人をグループに入れたり、数学や経済などに興味のある人を別のグループに入れたりします。

アルゴリズムは、人々の関心に基づいて、どの人々が最も一致する関心を持っているかを判断し、クラスターを作成できる必要があります。また、特定の人物が配置されているグループ内の他の人物についても出力できる必要があります。

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これは、特に難しいクラスタリングの問題ではないように思えます。既製のクラスタリング アルゴリズムは、おそらくうまく機能します。必要なクラスターの数がわかっている場合は、k-means または k-medoid クラスタリングを試してください。クラスターの数がわからない場合は、凝集クラスタリングを試してください。

問題の難しい部分は機能です。「興味」はクラスター化する機能として使用できると述べましたが、機能エンジニアリングと選択には常に試行錯誤が伴います。

于 2013-08-23T05:11:06.467 に答える