首先,文本聚类就是将一堆文本数据按照它们的相似性自动分成不同的组(簇)的过程。相似的文本会被归到同一个簇中,而不同簇之间的文本差异较大。通过文本聚类,我们可以快速了解文本数据的大致分布情况,发现不同主题或类型的文本集合,为后续的进一步处理工作打下基础。 本文我们以DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering...
在聚类问题中,如果数据集的各类呈球形分布,可以采用kmeans聚类算法,如果各类数据呈非球形分布(如太极图、笑脸图等),采用kmeans算法效果将大打折扣,这种情况使用DBSCAN聚类算法更为合适,如下图所示,我们的文本聚类,恰好是一些不标准的分布,且事先不确...
实战TF-IDF 的中文文本 K-means 聚类 第一步,使用 k-means++ 来初始化模型,当然也可以选择随机初始化,即 init="random",然后通过 PCA 降维把上面的权重 weight 降到10维,进行聚类模型训练: numClass=4#聚类分几簇 clf=KMeans(n_clusters=numClass,max_iter=10000,init="k-means++",tol=1e-6)#这里也...
4.重复步骤 2 与 3 ,直到达到以下条件之一:质心的位置变化小于指定的阈值(默认为 0.0001)达到最大迭代次数 K-Means算法文本聚类实战 文本聚类结果如下 部分代码如下 import jiebafrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.cluster import KMeansdef jieba_tokenize(text):return jieba....
简介:基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型(附案例实战) 1.TF-IDF算法介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性...
Python中文自然语言处理基础与实战 案例6 文本分类与聚类.ppt,新闻文本特征提取过程如下。 首先调用CountVectorizer函数将文本中的词语转换为词频矩阵。 接着调用TfidfTransformer函数计算TF-IDF权值并转化为矩阵。 最后分别对垃圾与非垃圾短信绘制词云图。 新闻文本聚类过
文本聚类一直是NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例,协助学习者迅速学习文本聚类的项目实现流程,实现方法,实现过程。多面覆盖经典的场景,如豆瓣图书相似度分析,微博新话题发现,覆盖多种算法,包括短文本聚类,长文本聚类,同时学习自己设计聚类算法。
基于NLP文本智能平台及有关技术,我们在审计、运管、客服、贸易金融等领域均开展了创新实践,具体的任务或场景包括热点分析、相似文本、文本分类、关键信息提取。 1.热点分析 应用NLP技术(文本分类和文本聚类)实现柜面及运维相关系统中文本内容的智能分类、归纳、提炼,并进行热点可视化展示。热点分析建模的逻辑设计如图3所示...
15.1 特征选择文本分类算法 15.1.1 文本特征表示 特征表示是指以一定特征项(例如词条或描述)来代表文档,在文本挖掘过程中,只需要对这些特征项进行处理,就可以实现对非结构化文本的处理。特征表示方法有很多种,常用的有布尔逻辑法、概率法、向量空间等方法。现有的绝大部分文本分类器都是使用向量空间模型中的“词袋法...
简介:Python基于KMeans算法进行文本聚类项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 随着计算机技术的发展、Web 应用的逐步普及,大量的电子文本已经触手可及,文本数据的增多引发了另一个问题:人们如何从规模庞大的文本数据...