简单点说：分类是将一篇文章或文本自动识别出来，按照已经定义好的类别进行匹配，确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预
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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# Java 短文本聚类实现指南
在这篇文章中，我们将介绍如何通过 Java 进行短文本的聚类。聚类是无监督学习中的一种技术，旨在将一组对象划分为多个类别，使得同一类别中的对象相似度较高，而不同类别之间的对象相似度较低。在本例中，我们将使用 GitHub 上的相关资源来帮助我们实现这一目标。
## 流程概述
实现短文本聚类的流程大致可以分为以下几个步骤。我们使用表格来清晰地展示这个流程：
# 短文本聚类 Python
短文本聚类是一种文本数据挖掘技术，用于将具有相似内容或主题的短文本归类到同一类别中。在实际应用中，短文本聚类可以帮助我们快速有效地对大量文本数据进行分类、归纳和分析，从而发现数据中隐藏的规律和信息。
Python是一种流行的编程语言，具有丰富的文本处理和机器学习库，因此非常适合用于短文本聚类任务。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行短文本聚类，以及一些常用
原创
2024-04-18 03:54:59
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1. 文档聚类要求 高维度：一个文档集包含成千上万个词条，每个词条构成文档向量中的一个维度 可扩展性：真实数据集包含成百上千的文档，大多数算法只在小数据集上效果好 高准确度：簇内高相似，簇间低相似 有意义的簇标签 无需先知的领域知识：对输入参数不敏感 2. 文档聚类方法2.1 层次聚类方法 不同的AHC变体(02、03)采用不同的相似度测度方案。HC方法一旦执行合并或分裂就不能调整，缺乏
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2024-01-25 21:33:50
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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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文章目录前言算法KMEANS-家庭消费调查DBSCAN-上网时间分布KMEANS-整图分割总结 前言对中国大学MOOC-北京理工大学-“Python机器学习应用”上的实例进行分析和修改：记录一些算法、函数的使用方法；对编程思路进行补充；对代码中存在的问题进行修改。课程中所用到的数据算法1.K-Meansfrom sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(
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2023-06-12 17:34:05
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# 使用Python进行短文本标题自动聚类
在当今的自然语言处理（NLP）领域，短文本的聚类是一个重要的任务，尤其是在处理标题或简短描述时。本文将为您详细介绍如何使用Python实现短文本标题的自动聚类。
## 整体流程
首先，我们将整个过程分成几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
原创
2024-10-09 04:11:07
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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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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
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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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
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
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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廿——Java 类集框架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。一、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，但是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
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2023-11-10 08:36:09
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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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公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者 刘聪NLP学校 | NLP算法工程师知乎专栏 | 自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系
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2022-12-18 16:41:32
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|NLP算法工程师知乎专栏|自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系统任务（问答机器人）中，我们往往会人为地配置一些常用并且描述清晰的问题及其对应的回答，我们将这些配
原创
2020-11-21 15:52:48
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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
