下面是使用scikit-learn工具调用CountVectorizer()和TfidfTransformer()函数计算TF-IDF值,同时后面"四.K-means聚类"代码也包含了这部分,该部分代码先提出来介绍。 #coding=utf-8"""Created on 2015-12-30 @author: Eastmount"""importtimeimportreimportosimportsysimportcodecsimportshutilfromsklearnimportfeature_extr...
也成为聚类研究的课题之一.该文提出一种结合词频反文档频率算法(term frequency,inverse document frequency,TFIDF)和潜在语义分析算法(latent semantic analysis,LSA)相结合的方法,来提高kmeans中文文本聚类的速度和可视化效果.将从网页上采集到的11456条新闻作为实验对象,通过基于TFIDF聚类和基于TFIDF+LSA聚类进行实验...
K-means聚类算法 2019-12-03 20:47 − 1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中x为m-by-n矩阵,包含m个样本点,每个样本点n个特征) 聚类簇数 k(为一标量s......
最后TF-IDF计算权重越大表示该词条对这个文本的重要性越大,它的目的是去除一些"的、了、等"出现频率较高的常用词。 参考前文:Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算 基于VSM的命名实体识别、歧义消解和指代消解 下面是使用scikit-learn工具调用CountVectorizer()和TfidfTransformer()函数计算TF-IDF值,同时后面"四.K-...