data=pd.read_csv('text_data.csv') #文本向量化 tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer() tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform(data['text']) ``` 2.文本聚类模型构建 接下来,我们可以使用Python中的文本聚类算法(如K均值聚类、层次聚类)来构建文本聚类模型
def get_cluster(tfidf_arr,k): kmeans = KMeansClusterer(num_means=k, distance=cosine_distance) # 分成k类,使用余弦相似分析 kmeans.cluster(tfidf_arr) # 获取分类 kinds = pd.Series([kmeans.classify(i) for i in tfidf_arr]) fw = open('resultData/ClusterText.txt', 'a+', encoding='u...
k_data = kms.fit_predict(df) 1. 2. 3. print(k_data) 1. import numpy as np words_ary = np.array(words) print(words_ary[k_data == 1]) # 可以把数字1改成其他数字看看效果 1. 2. 3. 2.通过DBSCAN算法进行聚类分群 from sklearn.cluster import DBSCAN dbs = DBSCAN(eps=1, min_sampl...
defcluster_text(text_cnt):index_cluser=[]try:withopen('resultData/周杰伦/ClusterText.txt',"r",...
plt.figure(figsize=(10, 10))for i in range(num_clusters):points = two_dim_data[np.array(clusters) == i]plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1], label=f'Cluster {i}')centers = pca.transform(km.cluster_centers_)plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=100, c='black'...
from text_analysis_tools.api.text_classification.fasttext import FastTextfrom text_analysis_tools.api.synonym.word2vec import Word2VecSynonymfrom text_analysis_tools.api.synonym.synonym_dict import SynonymDict """文本聚类:kmeans_clusterdbscan_cluster"""def kmeans_cluster(data_path="./test_data/...
cluster_centers_) #类簇中心 print(clf.inertia_) #距离:用来评估簇的个数是否合适 越小说明簇分的越好 print(y_pred) #预测类标 #第四步 降维处理 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) #降低成两维绘图 newData = pca.fit_transform(weight) print(newData) x = [n[...
centroids = kmeans.cluster_centers_ 格式化和功能创建: 1、我将忠实的数据帧读作一个numpy数组,以便sci-kit能够读取数据。 2、选择K = 2作为簇的数量,因为我们正在尝试创建2个明确的分组。 3、'kmeans'变量由sci-kit中的集群模块调用的输出定义。我们采用了K个簇,并将数据拟合到数组'faith'中。
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeansfrom sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argminfrom sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample datanp.random.seed(0) batch_size = 45centers = [[1, 1], [-1, -1]...
print(clf.cluster_centers_) #类簇中心 print(clf.inertia_) #距离:用来评估簇的个数是否合适 越小说明簇分的越好 print(y_pred) #预测类标 #第四步 降维处理 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) #降低成两维绘图 ...