# 共词聚类的实现与应用
共词聚类是一种文本挖掘技术，旨在通过分析文本中词汇的共现关系来发现潜在的主题和模式。在许多领域，如信息检索、推荐系统和社会网络分析等，共词聚类都发挥着重要作用。本文将介绍如何使用Python实现共词聚类，包括数据准备、相似度计算、聚类算法，以及可视化分析。
## 1. 数据准备
首先，我们需要一些文本数据来进行共词分析。这里我们选用一个简单的示例文本数据集。我们将其
本帖最后由 bordex 于 2015-1-15 11:20 编辑词共现是指一堆词或者文档中，某几个词的共同出现频率。两个词共现频率就叫做二元共现，以此类推。比如：## 1.txt
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2023-10-09 22:58:33
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引子：高大上的生物学 在生物学领域，为了研究基因表达 ，通常使用微阵列记录mRNA分子的含量并对基因的表达强度进行推断。它可以记录人体大量乃至全部基因在不同环境下的表达强度，并以矩阵形式进行储存，这些以矩阵形式存储的数据，被称为基因表达数据。 &
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2023-12-14 09:57:31
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在公众号的日常运营中，我们经常需要对文章进行数据分析，其中最有代表性的就是双高（高打开率、高分享率）、双低分析这个分析可以非常好地帮助我们了解哪些文章既是选题比较好（包括标题），而同时内容又是比较受用户欢迎的。那具体我们该如何进行双高双低分析呢？常规的分类统计法及存在的问题按照最常规的思路，我们可以先将文章进行分类，然后统计不同类别文章的平均打开率、分享率，通过Excel里面的透视图
# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
python_lda.py by xianhu
"""
import os
import numpy
import logging
from collections import defaultdict
# 全局变量
MAX_ITER_NUM = 10000 # 最大迭代次数
VAR_NUM = 20 # 自动计算迭代次数时,计算方差的区间大
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2024-08-30 12:46:55
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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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SQLSQL：结构化查询语言，分为以下几个部分。·数据定义语言（Data-Definition Language, DDL）:SQL DDL提供定义定义关系模式、删除关系以及修改关系模式的命令。·数据操纵语言（Data-Manipulation Language, DML）：SQL DML包括查询语言，以及在数据库中插入元组、删除元组和修改元组的命令。·完整性（integrity）：SQL DDL
import os
import re
import pandas as pd
from PyPDF2 import PdfFileReader
import string
import yake
if __name__ == '__main__':
# 运行第一部分代码
pdf_files_path = 'C:/Users/win10/Documents/美国智库/p
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2023-08-21 07:28:48
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本文以CiteSpace软件做的关键词时间线图谱分析为例，进行关键词聚类图谱含义详细解析。 回顾上几次推文： CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 CiteSpace的时区图谱含义详细解读 CiteSpace关键四张表解读 CiteSpace同义词、同机构异名批量合并功能 CiteSpace软件一个独特之处就是将时间引入到网络中。 在做共现矩阵
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2023-09-13 14:55:03
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一、概念共现聚类分析法，通过文献计量和聚类统计的方法，计算主题词之间的联系密切程度（在同一篇文献共同出现的频率），将距离较近的主题词聚集在一起，形成一个个概念相互独立的类团，使得类团内属性相似性最大，类团间属性相似性最小。二、关键流程1、聚类时距离的确定在进行聚类分析时，类组合的确定有两种概念方式，一是类与类之间的距离，二是点与点之间的距离。（1）类间距离：例如组间距离法（2）点间距离：例如欧氏距
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2023-11-11 22:32:27
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运用sklearn的KMeans进行聚类数据分析。 聚类：即将相似的元素聚集在一起分成一类。from sklearn.cluster import Birch
from sklearn.cluster import KMeans
X = pokemon[['Attack','Defense']]
X = X.as_matrix()
clf = KMeans(n_clusters=4) #进行聚类
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2023-06-21 21:52:21
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话不多说，直接上干货。首先介绍相关概念：词嵌入：把词映射为实数域上向量的技术也叫词嵌入（word embedding）。词向量的分类表示：一、共现矩阵 通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数，以word周边的共现词的次数做为当前word的vector。具体来说，我们通过从大量的语料文本中构建一个共现矩阵来定义word represen
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2023-11-24 16:49:45
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聚类算法： 用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。 聚类算法与分类算法最大的区别： 聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。KMeans简述： K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 这里的K为常数
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2023-12-24 07:55:41
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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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具体实现如下，使用python+结巴分词+scikit-learn实现一个简单的文本聚类得到会议室数据，直接从DBA线上数据库得到预约数据，如下所示，共有3列，分别是会议ID，会议标题和会议时间 因为是中文，因此要进行分词，使用结巴分词对会议标题进行分词并过滤停用词分词代码如下（jiebafenci.py）
#encoding=utf-8
import sys
import re
imp
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2023-08-07 21:22:44
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# 共词分析：揭开Python中的文本关联性
## 前言
在大数据时代，文本数据成为了重要的信息来源。而对于海量的文本数据，如何挖掘其中的关联性和特征成为了一个非常重要的问题。共词分析（co-occurrence analysis）是一种常见的文本挖掘方法，用于发现文本中词语之间的关联性。本文将介绍共词分析的基本思想和Python中的实现方式。
## 共词分析的基本思想
共词分析是通过计算
原创
2024-01-05 10:20:49
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共词分析是文本挖掘中一种重要的方法，通过分析文本中词语的共现关系，能够揭示出相关的主题和概念。在这篇博文中，我们将围绕“共词分析python”的实现过程，详细介绍相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读。
### 备份策略
为了确保共词分析的顺利进行，我们需要制定合理的备份策略。以下是基于时间的周期计划与甘特图的结合，确保项目的各个阶段得到有效管理。
```merm
# 共词矩阵解析与Python实现
## 引言
在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，共词矩阵是一种重要的工具，用于分析文本中词语之间的关联性。共词矩阵能够帮助我们揭示哪些词在文档中经常一起出现，从而为进一步的文本分析提供依据。在本文中，我们将探讨如何使用Python构建共词矩阵，并提供相应的代码示例。
## 什么是共词矩阵？
共词矩阵是一个方阵，其中的每个元素表示两个词在同一文本中共同出
# 如何实现Python的共现词分析
在文本分析领域，共现词（Co-occurrence words）指的是在相同上下文中出现的词语。实现共现词分析的一般流程包括数据准备、分词、构建共现矩阵、分析和可视化等步骤。下面将详细介绍每一步，并附上示例代码。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|------------
## Python词共现分析
### 1. 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，词共现（Word Co-occurrence）是指两个或多个词在一定上下文中同时出现的情况。词共现关系可以用来分析文本之间的语义关联性、构建词向量模型和文本分类等任务。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行词共现分析，并提供相应的代码示例。
### 2
原创
2023-08-29 09:44:51
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