本文将介绍如何结合TF-IDF算法和KMeans聚类算法,构建中文文本分类模型,并通过具体案例展示其实战效果。 一、背景介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种统计方法,用于评估一个词语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。而KMeans聚类是一种无监督的机器学习算法,用于将数据集...
print('聚类结果:', clustered_matrix) print('中心点:', kmeans.cluster_centers_) 三、案例实战:中文新闻分类假设我们有一组中文新闻数据,我们希望将其分为几个类别。首先,我们需要对新闻文本进行预处理,包括去除停用词、分词等。然后,我们可以使用TF-IDF特征提取方法提取特征,并使用KMeans聚类算法进行分类。以下...
改变聚类数K,然后进行聚类,计算损失函数,拐点处即为推荐的聚 类数 (即通过此点后,聚类数的增大也不会对损失函数的下降带来很大的影响,所以会选择拐点)。 目标法则 如果聚类本身是为了有监督任务服务的(例如聚类产生features 【譬如KMeans用于某个或某些个数据特征的离散化】然后将 KMeans离散化后的特征用于下游任务...
中文文本kmeans聚类原理:K就是将原始数据分为K类,Means即均值点。K-Means的核心就是将一堆数据聚集为K个簇,每个簇中都有一个中心点称为均值点,簇中所有点到该簇的均值点的距离都较到其他簇的均值点更近。实现步骤: 1、给出k个初始聚类中心 2、重复执行: 把每一个数据
中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词 去除停用词 构建词袋空间VSM(vector space model) TF-IDF构建词权重 使用K-means算法 一、 切词 这里中文切词使用的是结巴切词,github项目主页,作者微博 github项目主页上有结巴切词的详细安装方式,以及示例说明,这里不再详述,一般情况下,可以使用如下方式安...
TF-IDF + K-Means 中文聚类例子 - scala Demo仅供参考 使用spark1.6 import java.io.{BufferedReader, InputStreamReader} import java.util.Arrays import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}...
常见的聚类算法比如K-means、BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)、GMM(Gaussian mixture model)、GAAC(Group-average Agglomerative Clustering)等,但是用得最普遍的还是K-means算法,其时间复杂度低且实现的效果较好受到广泛的应用。
KMeans 聚类是一种无监督学习算法,用于将数据点分为(k)个簇。其基本流程包括: 随机初始化(k)个簇中心。 根据样本到簇中心的距离,将样本分配到最近的簇。 重新计算每个簇的中心。 重复上述过程,直到簇中心收敛。 1.3 任务目标 通过TF-IDF 提取中文文本特征,使用 KMeans 进行聚类,从而实现文本分类。
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