# 使用Python实现稠密向量聚类
欢迎来到Python稠密向量聚类的世界！在这篇文章中，我们将从零开始学习如何进行稠密向量的聚类。一开始，我们会看一下整个工作的流程，接着详细介绍每一步所需的代码。在此过程中，我将使用一些图表和注释来帮助你理解每一部分。
## 工作流程概述
在进行稠密向量聚类时，我们通常会遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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scikti-learn 将机器学习分为4个领域，分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种，却包含了丰富的思想内容，非常适合作为初学者的入门习题。 关于 k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码，网上有很多，但运行效率
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2024-07-02 13:01:00
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实验描述： 本实验的目的是将词向量聚类并有效的表示。将要表示的词是从一个大规模语料中人工抽取出来的，部分所表示的词的示例如下： 家居： 卫生间 灯饰 风格 颇具匠心 设计师 沙发 避风港 枕头 流连忘返 奢华 房产： 朝阳区 物业 房地产 区域 市场 别墅 廉租房 经适房 拆迁 华润置地步骤1： 首先进行分词，然后利用gensim工具训练词向量。##### 分词
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2023-11-17 15:44:31
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动态可变存储Mat即矩阵(Matrix)的缩写 大数组类型中最主要的是，cv::Mat，可以看成是OpenCV库， C++ 实现的核心内容；OpenCV库的绝大多数函数，或是cv::Mat的成员，或是以cv::Mat作为参数，或是返回值是cv::Mat，或是其一或是所有； cv::Mat一般用于任意维度的稠密数组，这个稠密的意思是与数组单元相对应，都有一个数据存放在内存，哪怕这个数组单元存放的是
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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引言自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distri
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2024-01-26 09:30:04
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## 文本向量化与聚类
在自然语言处理（NLP）领域中，文本向量化是将文本数据转换为数值型向量的过程。文本向量化的目的是为了能够将文本数据应用于各种机器学习算法，例如聚类、分类和相似度计算等。
本文将介绍一种常用的文本向量化方法——词袋模型（Bag of Words），以及使用Python进行文本向量化和聚类的示例。
### 词袋模型
词袋模型是一种简单且常用的文本向量化方法。它将文本看作
原创
2023-08-10 06:17:15
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# Python 特征向量聚类入门指南
在数据科学和机器学习的世界中，聚类是一个重要的分析方法，尤其是在高维数据的情况下。聚类的目的是将数据分组，使得同一组的数据具有相似性，而不同组的数据尽可能地不同。在本教程中，我将带你了解如何在 Python 中执行特征向量聚类。
## 流程概述
我们将逐步完成以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:44:17
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一、变量1. 作用域：全局、局部、闭包2. var a=12; 不加var，会变成全局变量。3. 全局变量：容易重名，影响性能4. 局部变量和全局变量重名，局部会屏蔽全局。5. 给window加东西，是全局的。用途：把封闭空间的东西，变成全局。(function(){
window.a=12;
alert(a);
})()二、预解析1. 系统会把所有变量的声明，放在最
讲这个topic之前，我们先来说一个例子，这是我好几年前刚开始学python的时候,一个很nice的老外给我讲的例子，很有意思:x=99def func1():global xx=88def func2():global xx=77大家觉得x最后的是值到底是多少:88还是77，先思考一下，最后我来揭晓谜底python的变量跟其他语言一样，分为全局变量和局部变量，这个概念比较好理解，我们来看看pyt
对于数轴上的一个点集，如果说在集合中任意两点之间都能够找到该集合中的另一个点，我们就说该点集处处稠密。例如，全体有理数集合就是稠密的，任意接近的两个有理数之间都存在其它的有理数（比如它们的算术平均值）。这样看来，两个处处稠密的点集似乎是不能共存的，但实际情况并非如此。我们将会看到越来越牛B的例子，它们将让我们对稠密性有一个全新的认识。 &n
在本文中，我将与大家分享如何解决“Spark行为向量聚类”问题的过程。这个章节将通过环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南等方面来翔实阐述。
## 环境配置
首先，我们前期所需的环境配置，确保你的环境具备运行Spark的基础条件。我们可以通过一个思维导图来梳理环境的组成部分。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
A((系统需求))
稀疏矩阵的压缩方法主要有：1：三元组顺序表 （行下标，列下标，值） 2：行逻辑链接的顺序表。 3：十字链表。什么是稀疏矩阵： 在矩阵中，我们常见的都是稠密矩阵，即非0元素数目占大多数时；若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。下图1为一个稀疏
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2024-04-08 10:51:10
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K-means算法研究综述聚类被认为是机器学习中最常使用的技术之一, 它历史悠久、应用广泛，几乎应用于环境学、医学、生物学、天文学、经济学等各个领域。其中K-means是最为常用的聚类算法。现在我们来详细介绍一下K-means算法。1 K-means算法简介K-means算法(Lloyod,1982)是简单而又有效的统计聚类算法，使机器能够将具有相同属性的样本归置到一块儿。与分类不同，对于一个分类
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2024-08-12 15:02:27
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文章目录前言一、关于算法的相关介绍二、核心内容1、数据集介绍2、核心代码3、参数介绍4、完整项目结语 前言题目要求：任选语言（本文选择Python）自实现DBSCAN聚类算法对两个参数ξ和Minpt的选取选取进行说明支持多维数组采用欧氏距离先上效果图，（项目链接在文章最后）：提示：以下是本篇文章正文内容一、关于算法的相关介绍 以下截取部分输入：数据集，邻域半径 Eps，邻域中数据对象数
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2023-09-28 00:34:52
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我将TFIDF应用于文本文档，其中我得到不同长度的n维向量，每个向量对应于一个文档。texts = [[token for token in text if frequency[token] > 1] for text in texts]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for
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2023-06-21 22:00:02
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python 词向量训练 以及聚类
#!/usr/bin/env Python3
author = ‘未昔/angelfate’
date = ‘2019/8/14 17:06’
-- coding: utf-8 --
import pandas as pd
import jieba,re,os
from gensim.models import word2vec
import logging
c
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2024-07-23 09:59:28
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在机器学习中，算法工程师会经常用到向量，包括对特征的存储，优化的计算等等。但是具体实现时，
原创
2023-03-05 09:37:38
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# PySpark 稀疏向量与稠密向量：性能与应用场景的比较
在大数据处理框架Apache Spark中，向量是机器学习和数据分析中常用的数据结构。PySpark作为Spark的Python接口，提供了对稀疏向量和稠密向量的原生支持。本文将探讨这两种向量类型的特点、性能差异以及适用场景，并通过代码示例和图表帮助读者更好地理解它们。
## 稀疏向量与稠密向量的定义
**稠密向量**（Dense
原创
2024-07-29 03:52:57
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