Nationalhymnen-Clustering & Analyse
Dieses Projekt führt unüberwachte Lernanalyse auf Nationalhymnen mit Text-Clustering-Techniken durch. Das Projekt analysiert 190 Nationalhymnen zur Entdeckung von Mustern, Ähnlichkeiten und Gruppierungen basierend auf textuellen Inhalten. Es verwendet fortgeschrittene NLP-Präprozessierung (Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung, Stoppwort-Entfernung), TF-IDF-Vektorisierung und mehrere Clustering-Algorithmen (KMeans, Agglomeratives Clustering) zur Identifikation thematischer oder linguistischer Ähnlichkeiten unter Nationalhymnen. Das Projekt umfasst umfassende Textbereinigung, Unicode-Normalisierung, Silhouette-Score-Evaluierung und Dendrogramm-Visualisierung für Cluster-Analyse.
Übersicht
Dieses Projekt führt unüberwachte Lernanalyse auf Nationalhymnen mit Text-Clustering-Techniken durch. Das Projekt analysiert 190 Nationalhymnen zur Entdeckung von Mustern, Ähnlichkeiten und Gruppierungen basierend auf textuellen Inhalten. Es verwendet fortgeschrittene NLP-Präprozessierung (Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung, Stoppwort-Entfernung), TF-IDF-Vektorisierung und mehrere Clustering-Algorithmen (KMeans, Agglomeratives Clustering) zur Identifikation thematischer oder linguistischer Ähnlichkeiten unter Nationalhymnen. Das Projekt umfasst umfassende Textbereinigung, Unicode-Normalisierung, Silhouette-Score-Evaluierung und Dendrogramm-Visualisierung für Cluster-Analyse.
Schlüsselfunktionen
Text-Clustering von 190 Nationalhymnen
Umfassende NLP-Präprozessierung (Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung)
TF-IDF-Vektorisierung für Text-Feature-Extraktion
Mehrere Clustering-Algorithmen (KMeans, Agglomeratives Clustering)
Silhouette-Score-Evaluierung für Cluster-Qualität
Hierarchisches Clustering mit Dendrogramm-Visualisierung
Unicode-Normalisierung für mehrsprachigen Text
Benutzerdefinierte Wort-Entfernung (Ländernamen, Nationalitäten) zur Verhinderung von Bias
Fehlende Werte-Behandlung und Datenbereinigung
Cluster-Visualisierung und Analyse
pages.portfolio.projects.country_anthems_clustering.features.10
Technische Highlights
Analyse von 190 Nationalhymnen mit unüberwachtem Lernen
Implementierung mehrerer Clustering-Algorithmen (KMeans, Agglomerativ)
Umfassende NLP-Präprozessierung mit NLTK
TF-IDF-Vektorisierung für hochdimensionale Text-Features
Silhouette-Score-Analyse zur optimalen Cluster-Auswahl
Handhabung mehrsprachigen Texts mit Unicode-Normalisierung
Herausforderungen und Lösungen
Mehrsprachiger Text
Verwendung von Unicode-Normalisierung (unidecode) und Akzent-Entfernung zur internationalen Text-Behandlung
Text-Präprozessierungs-Komplexität
Implementierung mehrerer Präprozessierungs-Schritte (Stemming, Lemmatisierung, Stoppwort-Entfernung) zur Balance zwischen Bedeutungs-Erhaltung und Rausch-Reduktion
Hohe Dimensionalität
Verwendung spärlicher Matrix-Darstellung und Normalisierung zur effizienten Handhabung hochdimensionaler TF-IDF-Features
Optimale Cluster-Anzahl
Anwendung von Silhouette-Score-Analyse und Dendrogramm-Inspektion zur Bestimmung bester Cluster-Anzahl
Ländernamen-Bias
Entfernung von Ländernamen und Nationalitäten aus Text zur Verhinderung von Clustering-Bias
Fehlende Daten
Implementierung von Daten-Imputation und sorgfältiger Handhabung fehlender Ländercodes und leerer Hymnen
Technologien
NLP
Clustering
Feature Extraction
Evaluation
Preprocessing
Data
Environment
Projektinformationen
- Status
- Fertiggestellt
- Jahr
- 2024
- Architektur
- Unüberwachter Lern-Pipeline mit Text-Präprozessierung und Clustering
- Category
- Data Science