k-means的缺陷之一就是需要自己指定需要分类的族数,也就是代码中的n_clusters,选择超参数的过程中,可以使用kmeans.inertia_值作为评估标准,其值越小越好。 可视化 ''' 6、可视化 '''# 使用T-SNE算法,对权重进行降维,准确度比PCA算法高,但是耗时长tsne=TSNE(n_components=2)decomposition_data=tsne.fit_transfo...
tfidf.fit(data.contents) text = tfidf.transform(data.contents) 利用肘部原则确定最佳聚类个数 def find_optimal_clusters(data, max_k): iters = range(2, max_k+1, 2) sse = [] for k in iters: sse.append(MiniBatchKMeans(n_clusters=k, init_size=1024, batch_size=2048, random_state=20...
使用TF-IDF算法将上一步过滤后的分词列表转换成矩阵形式；使用K-means聚类算法对矩阵计算相似性；获取每...
计算tf-idf值:对每个文本计算每个词的tf-idf值,并将其表示为特征向量。 执行k-means聚类:使用计算得到的tf-idf特征向量作为输入数据,执行k-means聚类算法。 解释聚类结果:根据聚类结果,可以分析每个簇中的文本特征,了解不同簇之间的差异和相似性。 在腾讯云中,可以使用以下产品和服务来支持在k-means聚类中使用tf-...
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下图利用了UCI上葡萄酒的数据集wine.data，然后用sklearn库中自带的k-means算法对K值的选取进行了可视化...