在没有类别数量的情况下对文本进行聚类可以使用无监督学习的方法,其中最常用的算法是基于文本相似度的聚类算法,如K-means聚类算法和层次聚类算法。
除了以上算法,还可以考虑使用基于密度的聚类算法(如DBSCAN)、谱聚类算法等,根据具体情况选择合适的算法。
需要注意的是,对于文本聚类任务,通常需要进行文本预处理(如分词、去除停用词、词干提取等),并使用合适的文本表示方法(如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等)来计算文本之间的相似度。
希望以上信息对您有所帮助。
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