我有一个数据集，其中包含有关食物食谱（德语）的信息，如下所示：

这是一个小型 .csv 文件的链接（我的数据的前 1000 行） https://drive.google.com/file/d/1C7thFlOnDn-oTc6AaDWA3CXXcX8m9NRu

这个想法是将食谱名称聚集到 n 个类别中，以便之后我可以将每个食谱分配给一个类别。值得注意的是，每个食谱都有标签和成分，也许这些信息有助于优化集群？例如，算法（可能是语义分析？）应该输出：将食谱分类为 200 个最大的发现类别：（汉堡包、汤、比萨饼……）

有没有办法做到这一点？

注意：我有每个食谱分钟。1 张图片。这个想法是用 n 类别标记我的图像，然后用我的数据训练卷积神经网络。输入将是食物图像，输出将是一个类别。