文本特征处理及文本聚类的几种方法本项目完整源码地址：https://github.com/angeliababy/textcluster项目博客地址:数据准备测试数据说明data_offline文件夹包含200 economy 类，200个sports类，200个environment类，50个other类，为线下做试验的数据集，id2class.txt为data_offline文件夹中每个文件对
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
由于工作需要，使用了聚类方法在文本语料中挖掘类别信息，下面是一个demo，供大家参考。实验数据由于公司原因不便公开。实验步骤：1、 排序去重，经过排序去重后数据从10万条变为3万条。 2、 结巴分词。 3、 特征提取，使用平滑后的tf-idf作为特征，为每个用户问题构建特征向量，采用了scikit-learn 中的类 TfidfVectorizer。 4、 采用了两种聚类方法K-means 。 K
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2023-12-10 16:30:26
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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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头文件：#ifndef _Preprocess_H
#define _Preprocess_H
#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<string>
#include<iomanip>
#include<fstr
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2023-07-19 13:50:57
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话题模型topic model是自然语言处理领域里面热门的一个技术，可以用来做很多的事情，例如相似度比较，关键词提取，分类，还有就是具体产品业务上的事了，总之可以干很多的事情。今天不会讲LDA模型的很多细节和原理，没有满屏的数学公式，只讲一讲LDA模型是个什么东西，简单的原理，用什么技术实现的LDA，以及LDA能做什么开发和LDA在实现中的一些问题。什么是主题对于一篇新闻报道，看到里面讲了昨天NB
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2024-08-28 20:22:54
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1 实验环境部署1.1 主机环境 处理器 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 2.80GHz内存 8.00GB操作系统 WIN7SP1 64bit1.2虚拟机环境VMware® Workstation 10.0.2 build-1744117处
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2023-12-15 15:38:31
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聚类算法相关：聚类算法（一）——DBSCAN聚类算法（二）—— 优缺点对比聚类算法（三）—— 评测方法1聚类算法（三）—— 评测方法2聚类算法（三）—— 评测方法3(代码）聚类算法（四）—— 基于词语相似度的聚类算法（含代码）聚类算法（五）——层次聚类 linkage （含代码）聚类算法（六）——谱聚类 （含代码） 写了那么多聚类文章，没写Kmeans感觉不太厚道， 
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2024-01-17 10:06:41
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何为聚类简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。聚类过程1）特征选择(feature selection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示
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2023-09-16 11:20:44
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文章目录前言简介文本预处理实现分词构建词汇表文本向量化构建简单的文本分类模型结论 前言在现代深度学习应用中，文本处理是不可或缺的一部分，尤其在自然语言处理（NLP）领域。借助强大的框架如PyTorch，我们可以更加高效地处理文本数据，开发出理解和生成语言的智能系统。本文将详细介绍如何使用PyTorch进行基本的文本处理，旨在为大家提供一个清晰、全面的学习路径。简介自从PyTorch诞生以来，它因
python 文本聚类分析案例说明摘要1、结巴分词2、去除停用词3、生成tfidf矩阵4、K-means聚类5、获取主题词 / 主题词团 说明实验要求：对若干条文本进行聚类分析，最终得到几个主题词团。实验思路：将数据进行预处理之后，先进行结巴分词、去除停用词，然后把文档生成tfidf矩阵，再通过K-means聚类，最后得到几个类的主题词。实验说明：如何用爬虫获取数据可以参考其他博客，这里我们直接
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2023-08-23 15:14:23
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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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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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输入分析： mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的，所以需要把txtfile转换成sequenceFile，而聚类必须是向量格式的，mahout提供下面两个命令来将文本转成向量形式 1.mahout seqdirectory：将文本文件转成SequenceFile文件，SequenceFile文件是一种二制制存储的key-value键值对,http://www.dongtai
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2023-12-28 15:53:32
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随着互联网的迅猛发展，信息的爆炸式增加，信息超载问题变的越来越严重，信息的更新率也越来越高，用户在信息海洋里查找信息就像大海捞针一样。搜索引擎服务应运而生，在一定程度上满足了用户查找信息的需要。然而互联网的深入发展和搜索引擎日趋庞大，进一步凸现出海量信息和人们获取所需信息能力的矛盾。那么，如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题。面对互联网时代庞杂无序的海量信息，智能高效地处
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2023-11-24 16:13:34
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# NLP文本聚类入门指南
在数据科学的领域，文本聚类是一个十分重要的任务，它可以帮助我们对大量文本进行归类，从而更好地理解和分析数据。在这篇文章中，我们将一步步走过实现NLP文本聚类的过程，内容包括流程概述、每一步的代码实现以及相关注释。
## 流程概述
下面是实现NLP文本聚类的基本步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 06:14:27
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# Python 文本聚类
在自然语言处理领域，文本聚类是一种将文本数据分成多个组或簇的方法。文本聚类可以帮助我们发现文本数据中的隐藏模式、主题和关联性。Python 提供了丰富的工具和库来实现文本聚类任务。
## 文本预处理
在进行文本聚类之前，首先需要对文本数据进行预处理。预处理步骤通常包括分词、去除停用词、词干提取和向量化等。
### 分词
分词是将文本数据划分为单个词或短语的过程
原创
2023-07-22 05:43:04
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# Python文本聚类实现
## 概述
在本文中，我将为你介绍如何使用Python实现文本聚类。文本聚类是将相似的文本数据分组到一起的一种技术。通过文本聚类，我们可以更好地理解文本数据的结构和关系，从而为后续的文本分析和信息提取提供基础。
## 流程
下面是实现文本聚类的一般流程，我们将在接下来的步骤中详细介绍每一步。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处
原创
2023-07-24 00:26:01
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# 文本聚类 Python 实现教程
## 整体流程
首先，我们需要明确文本聚类的整体流程，具体如下表：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 文本聚类 |
| 4 | 结果可视化 |
## 代码示例
### 数据
原创
2024-04-23 07:03:02
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在当今的信息时代，文本聚类作为一种重要的自然语言处理技术，在处理大规模文本数据时显得尤为重要。本文将系统地阐述“Java文本聚类”的解决方案，主要侧重于版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展，逐步展示如何有效地在Java环境中实现文本聚类。
## 版本对比
在不同的文本聚类实现中，特性差异显著。以下将对比两种常见的Java库：Apache Commons Math和Wek
