特征是否有可能成为聚类算法的列表？

Question

这是我的用例：

我有网络资源，每个资源都有一组视图。它来自网络导航，因此资源是您访问的内容，视图是实际访问。

对于每个视图，我都有关于位置、视图生成时间的信息，并且我可以获得诸如视图总数和在此资源上经过的时间等信息。

我想在此信息中找到不同的模式，以确定用户配置文件。如果对于每个资源我只有一个视图，则可以很容易地对它们进行集群，但由于我确实有许多视图，有没有办法可以使用这些信息来更好地集群资源？

Answer 1

如果我理解正确，您希望根据资源的视图对资源进行聚类。为此，您可能希望根据视图的统计信息制作特征向量。例如，您的特征向量可以包括：观看总数、观看者位置的标准偏差、一天中的平均观看时间、资源年龄等。然后您可以将这些特征向量输入到聚类算法中。您要使用的确切功能将取决于您对集群的使用。如果您想让集群反映资源的内容并且资源是基于文本的，那么我建议您也使用bag of words。

Answer 2

很难说你到底在问什么。是的，feature vectors 广泛用于机器学习算法。