1.使用python+selenium分析dom结构爬取百度|互动百科文本摘要信息; 2.使用jieba结巴分词对文本进行中文分词,同时插入字典关于关键词; 3.scikit-learn对文本内容进行tfidf计算并构造N*M矩阵(N个文档 M个特征词); 4.再使用K-means进行文本聚类(省略特征词过来降维过程); 5.最后对聚类的结果进行简单的文本处理,按类...
基于输出的vectorizer(词向量),我们可以放入K-Means/MiniBatchK-Means的聚类模型中,去计算向量间的欧式距离(也可以计算余弦相似值等其他距离公式)。 def train(X, vectorizer, true_k=10, minibatch=False, showLable=False): # 使用采样数据还是原始数据训练k-means, if minibatch: km = MiniBatchKMeans(n_c...
一个通常的做法就是运行KMeans很多次,每次随机初始化不同的 初始中心点,然后从多次运行结果中选择最好的局部最优解。 KMeans算法K的选择 没有所谓最好的选择聚类数的方法,通常是需要根据不同的问题, 人工进行选择的。 肘部法则(Elbow method) 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 ...
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...
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。
3.KMeans聚类 什么是聚类任务 1 无监督机器学习的一种 2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇 3 簇内样本彼此之间越相似,不同簇的样本之间越不相似,就越好 为什么叫KMeans聚类 1 也可以叫K均值聚类 2 K是最终簇数量,它是超参数,需要预先设定 ...
本文以电影分类任务为主线,介绍了 Tf-idf 和 KMeans 聚类方法,和其中使用到的 sklearn API 如 joblib, pipeline 和 MDS。文末会有电影分类代码的下载地址,理论加实践,效果更佳哦! 在Sklearn 中进行 KMeans 训练的函数一共有三个 CountVectorizer、TfidfTransformer 和TfidfVectorizer。 可以归为两种方法。
参加完数模之后休息了几天,今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍,在此不再赘述。今天主要是通过python,结合sklearn库实现该算法,并通过k-means算法实现简单的文档聚类。 一 结巴分词 1.简述 中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,长久以来,在Python编程领域,一直缺少高准确率、高效率的...
println("聚类质心点向量:" + clusterIndex + ":") println(x) clusterIndex += 1 }) // 输出本次聚类操作的收敛性,此值越低越好 val kMeansCost = clusters.computeCost(value.map(_._1)) println("K-Means Cost: " + kMeansCost) //begin to check which cluster each test data belongs to ...
参加完数模之后休息了几天,今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍,在此不再赘述。今天主要是通过python,结合sklearn库实现该算法,并通过k-means算法实现简单的文档聚类。 一 结巴分词 1.简述 中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,长久以来,在Python编程领域,一直缺少高准确率、高效率的...