# 词语聚类的实现流程
## 一、准备工作
在开始实现词语聚类之前，我们需要先安装一些必要的Python库，以及准备好处理的数据集。具体步骤如下：
1. 安装所需的Python库：
- `nltk`：用于自然语言处理任务，包括分词、词性标注等。
- `gensim`：用于实现词向量模型和聚类算法。
- `matplotlib`：用于可视化聚类结果。
使用以下命令安装这
原创
2023-11-09 14:02:11
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# 如何在 Python 中实现词语聚类
词语聚类是一种自然语言处理的技术，旨在将相似的词语归为一类。在这篇文章中，我将引导你通过一个实际的项目步骤来实现“词语聚类”，并介绍所需的 Python 代码。无论你是刚入行的小白还是希望深入了解词语处理的开发者，希望这篇材料能对你有所帮助。
## 整体流程
以下是实现词语聚类的步骤，我们将逐步进行每一项。
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-29 06:59:42
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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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# NLP词语聚类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交叉学科，研究计算机与人类语言之间的互动。在NLP中，词语聚类是将相似意义的词组合在一起的一种技术，广泛应用于信息检索、语义分析等领域。本文将探讨词语聚类的基本概念，并提供Python代码示例。
## 词语聚类的基本概念
词语聚类是将具有相似特征的单词或短语分到同一个集合（或簇）中的过程。其核心目标是识别不同词语之间的相似性，以
Python之数据聚合与分组运算1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分-应用-合并）。3. GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series。4. gorupby对分组进行迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。5. 选取一个或以组列对于由
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2023-08-02 09:32:33
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聚类与分类的区别 分类：类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。聚类：事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。属于无监督学习。关于监督学习和无监督学习，这里给一个简单的介绍：是否有监督，就看输入数据是否有标签，输入数据有标签，则为有监督学习，否则为无监督学习。更详尽的解释会
1.Hashtable和HashMap不同点总结如下① Hashtable是Dictionary的子类，实现了Map接口；HashMap是AbstractMap的子类，是Map接口的一个实现类；② Hashtable中的方法是同步的，大多数方法如put, get都用用synchronized关键字修饰。而HashMap是线程不安全的。在多线程程序中，可以不添加额外操作就可以安全的使用Hashtab
官方参考文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/glossary.html当然，这里列出的很多术语不是 Python 专用的，不过某些术语的定义对 Python 社区有特殊的意义，此外，也可以参阅官方的 Python 词汇表，ABC（编程语言）Leo Geurts、Lambert Meertens 和 Steven Pemberton 创造的一门编程语言。20 世纪
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2023-08-01 18:01:20
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目录一、储备知识（1）何为聚类分析：（2）分类方法：二、聚类分析的一般步骤三、聚类实操——python实现四、代码总结一、储备知识（1）何为聚类分析： 聚类分析又称为群分析，是研究问题的一种多元统计方法。聚类，就是聚集具有相似元素的集合成之为一类。一般来说存在着定性研究和定量研究以及相融汇的三种分析方法。
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2023-08-30 07:22:57
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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数据聚合逐列以及多函数应用返回不含行索引的聚合数据 聚合是指根据数组产生标量值的数据转换过程，如mean、count、min和sum等。在之前介绍groupby机制的时候我们知道对GroupBy对象可以使用count等方法进行聚合，得到每个分组的聚合结果。常见的GroupBy对象的聚合方法见下表： 方法描述count分组中的非NA数值sum非NA值的和mean非NA值的均值median非NA值
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2023-08-01 14:09:21
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的，这意味着数据只给出了输入变量（自变量 X）而没有给出相应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身将发掘数据中有趣的结构。人工智能研究的领军人物 Yan Lecun，解释道：
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2023-08-23 16:16:50
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前言在前面介绍的线性回归, 岭回归, Lasso回归, 逻辑回归均是监督学习, 下面将要介绍一种无监督学习—“聚类"目录正文“物以类聚，人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类.1. 划分聚类划分聚类, 就是
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2023-09-05 19:03:34
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最近在做SOM神经网络模型的项目，之前一直在用Matlab的工具箱，一直想转成Python的代码来实现，就到处找，结果还真有SOM相关的库。
自组织地图MiniSom 是自组织映射 (SOM) 的简约和基于 Numpy 的实现。SOM 是一种人工神经网络，能够将高维数据项之间复杂的非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。Minisom 旨在让研究人员能够轻松地在其基础上进行构建，并
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2023-08-05 22:51:12
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谱聚类(Spectral Clustering,SC)是一种基于图论的聚类方法，将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量远。能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。对于item-user矩阵，如果要将item进行聚类我们可以采用k-means聚类，复杂度为O(tknm
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2023-08-21 14:40:04
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k-means算法原理上可以说蛮简单的，面试上也会经常问到，但一旦面试官问到如何用python写出来，有些同学可能一时半会还不知道咋下手，导致写的磕磕绊绊，影响面试体验。今个我们就来彻底学懂它！先介绍原理：
先给定样本data和聚类数k；
（1） 初始化。随机选取k个样本点作为初始聚类中心；
（2）对样本进行聚类。计算样本
到每个聚类中心的距离，将该样本指派到与
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2023-08-31 20:49:58
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K-means算法介绍 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过
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2023-06-19 20:07:34
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python实现k-means聚类算法不调包这里是为了记录机器学习作业写的代码，只要放入二维数据即可运行代码基本思想 举个例子： 1.假如有5个点要实现聚类：a,b,c,d,e 2.我们要选定聚几类（假设是聚两类）k=2 3.那么我们就随机选定5个点的2个点作为簇心 4.然后将每个点和簇心的欧式距离比较一遍，谁离哪个点进谁就属于哪一类 比如：（b点到A簇心的距离小于到B簇心的距离，则b属于A类）
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2023-10-20 23:37:39
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