Какой алгоритм кластеризации ML лучше всего подходит для SEO?

Какой алгоритм кластеризации ML лучше всего подходит для SEO?

Только в sklearn есть 13 различных классов кластеризации, и выбрать наиболее подходящий может быть непросто, пишет Симон де Пальма.

Как обычно, выбор сводится к типу анализируемых данных.

Вот обзор

1) K-means

🔴 Это алгоритм разбиения, а не кластеризации.

🔴 использует евклидово расстояние для вычисления центроидов

🔴 отсутствует NLP и семантическое обоснование

🔴 вы должны указать количество кластеров, что может оказаться сложной задачей

2) Affinity Propagation

🔴 то же самое, что и K-means

✅ нет необходимости указывать количество кластеров

НО у него есть параметры, которые может быть трудно правильно установить.

3) DBSCAN

✅ Кластерный алгоритм, эффективный для больших наборов данных (наконец-то!)

✅ Основан на плотности = каждая точка не обязательно должна быть отнесена к кластеру, они скорее извлекаются/классифицируются на основе плотности набора данных.

🔴 трудно определить параметр min_samples.

4) HDBSCAN

✅ DBSCAN V.2 ==> более точный, стабильный и быстрый

🔴 трудно определить параметр min_samples.

(Но кого это волнует?)

Как вы уже наверное догадались, HDBSCAN - лучший алгоритм кластеризации ML.

Как насчет SEO?

Вы можете использовать этот алгоритм для загрузки инструмента кластеризации ключевых слов с помощью Python.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/1876...