需求拿到的需求是输入n个文本，对文本进行聚类，由于这些输入不能通过历史数据进行训练，所以这个主要就是用无监督学习来解决。kmeans谈到聚类就会想到kmeans，它的核心思想是给定的K值和K个初始质心将样本中每个点都分到距离最近的类簇中，当所有点分配完后根据每个类簇的所有点重新计算质心，一般是通过平均值计算，然后再将每个点分到距离最近的新类簇中，不断循环此操作，直到质心不再变化或达到一定的迭代次数
文本聚类正所谓人以类聚，物以群分。人类获取并积累信息时常常需要整理数据，将相似的数据归档到一起。许多数据分析需求都归结为自动发现大量样本之间的相似性，并将其划分为不同的小组，这种根据相似性归档的任务称为聚类。基本概念聚类(cluster analysis)指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程，目标是使得每个子集内部的元素尽量相似，不同子集间的元素尽量不相似。这些子集又被称为簇(cluster
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2023-08-11 11:50:51
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引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介 文本聚类( text
clustering
，也称文档聚类或
document
clustering
)指的是对文档进行的聚类分
析，被广泛用于文本挖掘和信息检索
一、概述 文本聚类是聚类在文本上的应用，即在不需要标注语料的情况下，在文档层级上，用无监督方法自动找出文档与文档间的关联。 1.1 聚类 它是指将给定对象的集合划分为不同子集的过程，目标是使得每个子集内部的元素尽量相似，不同子集间的元素尽量不
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2023-11-07 08:47:54
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k-means算法又称k均值，顾名思义就是通过多次求均值而实现的聚类算法。是一种无监督的机器学习方法，即无需知道所要搜寻的目标，而是直接通过算法来得到数据的共同特征。其具体算法思想如下图所示： 1、首先在图中随机选取3个点2、然后把距离这三个点最近的其他点归为一类3、取当前类的所有点的均值，作为中心点4、更新距离中心点最近的点5、再次计算被分类点的均值作为新的中心点6、再次更新距离中心点
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2024-06-03 12:45:22
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基于文本向量空间模型的文本聚类算法@[vsm|向量空间模型|文本相似度]本文源地址http://www.houzhuo.net/archives/51.htmlvsm概念简单，把对文本内容的处理转化为向量空间中的向量计算，以空间上的相似度来直观表达语义上的相似度。目录 基于文本向量空间模型的文本聚类算法文本聚类向量空间模型vsm文本预处理获取每篇文档词频获得相同长度的向量归一化idf频率加权tf-
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2023-08-23 20:55:08
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文本聚类算法介绍分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法，他们的目的都是将相似度高的对象归类，不同点在于分类是采用监督学习，分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本，而聚类是将若干文本进行相似度比较，最后将相似度高的归为一类。在分类算法中，训练集为已经标注好的数据集，但是微博文本具有的大数据特性及不确定性决定了标注数据的难度，因此本文选择聚类算法对大量且随机的微博文本进行处理。大量文本建模后还需要对
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2024-07-05 21:18:26
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# Python 文本聚类算法入门指南
随着数据科学的崛起，文本聚类成为了处理和分析海量文本数据的重要方法。本文将全面指导您如何使用Python实现文本聚类算法。从准备数据到最终实现，我们将逐步讲解每一个环节，帮助您逐步构建文本聚类项目。
## 一、流程概览
在开始之前，我们先了解一下实现文本聚类的整体流程。下表展示了实现文本聚类的一般步骤：
| 步骤 | 描述
1. 概述广义的分类（classification或者categorization）有两种含义：一种含义是有指导的学习（supervised learning）过程，另一种是无指导的学习（unsupervised learning）过程。通常前者称为分类，后者称为聚类（clustering），后文中提到的分类都是指有指导的学习过程。给定分类体系，将文本集中的每个文本分到某个或者某几个类别中，这个过
文章目录一、文本分类和聚类概述1：文本分类概述2：文本聚类概述二、文本分类1：分类的学习算法2：使用相关反馈（Rocchio）3：最近邻学习算法4：贝叶斯理论三、文本聚类1：K-Means 一、文本分类和聚类概述1：文本分类概述文本分类（Text Categorization/Classification）：事先给定分类体系和训练样例（标注好类别信息的文本），将文本分到某个或者某几个类别中分类是
在本文中，我们将深入探讨“Java文本聚类算法”的实现与优化过程。文本聚类是一种无监督学习技术，旨在将相似的文本自动分组，广泛应用于信息检索、自动摘要和数据挖掘等领域。
### 背景描述
随着信息量的爆炸性增长，如何高效地管理和处理文本数据成为一个重要课题。文本聚类能够帮助我们从大量信息中提取有价值的内容。
以下是文本聚类的处理流程：
```mermaid
flowchart TD
三体下载将下载的文件重命名为santi.txt,放在文件的目录下#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Aug 1 18:31:11 2018@author: luogan"""import jiebaimport refrom gensim.models import word2vecimport m
原创
2023-01-13 06:52:27
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上两篇文章分别用朴素贝叶斯算法和KNN算法对newgroup文本进行了分类測试。本文使用Kmeans算法对文本进行聚类。1、文本预处理文本预处理在前面两本文章中已经介绍，此处（略）。2、文本向量化package com.datamine.kmeans;
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.Map.Entry;
/**
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2024-10-08 13:03:53
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给出已经分好的英文数据集，数据集中没有重复的单词，进行文本聚类聚类就是先把英文单词转化为向量，根据要聚成多少类，随机选择点，用欧氏距离或者余弦距离进行计算，把随机选择的中心点附近的点跟他归为一类，所以要先计算tdidf的值，关于pycharm中kmeans包中的函数介绍n_clusters: 簇的个数，即你想聚成几类init: 初始簇中心的获取方法n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补
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2024-05-29 10:19:38
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人工智能总目录
新闻头条数据进行聚类分析人工智能总目录1. 数据集信息2. 数据预处理2.1 为向量化表示进行前处理2.2 TF-IDF2.3 Stemming2.4 Tokenizing2.5 使用停用词、stemming 和自定义的 tokenizing 进行 TFIDF 向量化3 K-Means 聚类3.1 使用手肘法选择聚类簇的数量3.2 Clusters 等于 33.3 Cluster
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2024-08-09 19:27:24
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1.KMeans文本聚类算法1.1 文本聚类概述在NLP领域，一个很重要的应用方向是文本聚类，文本聚类有很多种算法，例如KMeans、DBScan、BIRCH、CURE等。这里我们着重介绍最经典的KMeans算法。KMeans算法是一种无监督学习的算法，它解决的是聚类问题。将一些数据通过无监督的方式，自动化聚集出一些簇。文本聚类存在大量的使用场景，比如数据挖掘、信息检索、主题检测、文本概况等。文本
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2024-05-29 09:50:20
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目录1.导入原始数据集 2.首次计算中心点3.进行迭代循环，不断优化样本中心点和聚类结果4.聚类可视化通过手动书写k-means聚类算法的逻辑实现聚类（而非使用python内置的sklearn）不了解k-means聚类算法的话可以先去了解以下这种算法的原理，下面就直接进入正题啦~1.导入原始数据集首先我们导入原始样本点，这里我们通过execl表记录原始数据，原始数据为假设为某班学术的平时
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2023-06-21 21:53:09
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Java的类集框架可以使程序处理对象的方法标准化，类集接口是构造类集框架的基础，使用迭代方法访问类集可以使对类集的操作更高效。认识类集框架在基础应用中，通常我们可以通过数组来保存一组具有相同属性的对象或者基本类型的数据，但使用数组的弊端在于其大小是不可更改的，因此出于灵活性的考虑，可以使用链表来实现动态的数组。任何事情都有两面性，灵活性的代价就是操作上的繁琐。在计算机世界里，处理繁琐问题的常用方法
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2024-05-29 01:31:56
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本文是总结系列文章的第二篇，主要介绍涉及到的聚类方法和深度学习方法的基本原理，以及应用时的操作。 由于传统基于模型方法的缺陷，机器学习方法是目前用于IDS的突出方法。基于机器学习的网络流量数据分类大概可分为三种：（1）聚类：无监督学习，如K-Means，FCM等；（2）传统机器学习分类方法：半监督学习，如SVM，RF，GBT等；（3）深度学习：监督学习，如DNN，CNN，RNN等；此处介
文本聚类数据集 THUnews中文新闻文本分类方法 jieba分词后，使用tf-idf提取特征，提取时使用停用词表删除停用词，最后使用kmeans进行聚类。优化 优化停用词表，增加max_feature特征，使用minibatchkmeans增加聚类速度评价标准 外在（已知标签） 兰德基数RI ，调整兰德基数 ARI 内在 轮廓系数from sklearn.feature_extraction.t
