在当今信息爆炸的时代，文本数据的处理和分析变得愈发重要。实现文本聚类的需求随之增加，让我们来探索如何在Java中实现文本聚类的过程。
> **2015年**，我第一次接触到文本聚类的概念，随着技术的快速发展，聚类算法逐渐成熟。此技术不仅能帮助我们更好地理解数据，还能为后续数据分析和决策提供支持。
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title 文本聚类发展历程
2015 :
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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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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给出已经分好的英文数据集，数据集中没有重复的单词，进行文本聚类聚类就是先把英文单词转化为向量，根据要聚成多少类，随机选择点，用欧氏距离或者余弦距离进行计算，把随机选择的中心点附近的点跟他归为一类，所以要先计算tdidf的值，关于pycharm中kmeans包中的函数介绍n_clusters: 簇的个数，即你想聚成几类init: 初始簇中心的获取方法n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补
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2024-05-29 10:19:38
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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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# Java文本聚类入门指南
在大数据时代，文本数据的处理成为了数据分析的重要任务。文本聚类是自然语言处理中的一种常见方法，可以将相似的文本分组，从而使数据分析更加高效。这篇文章将介绍文本聚类的基本概念，并提供一个简单的Java实现示例。
## 文本聚类简介
文本聚类是将文本数据按相似性分组的过程。用户可以通过聚类算法识别数据中的潜在模式。常见的聚类算法包括 K-means、层次聚类和 DB
原创
2024-10-09 05:30:33
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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
文章目录精简2.0版精简1.0版选择主题个数困惑度、一致性网页可视化旧版本，啰嗦的代码以中文为例 精简2.0版参考文档：找不到了 只对分词和去除停用词的步骤进行精简。 需要注意的是，比如“女士包”ana.extract_tags只会识别除“女士”，没有“包”，这与分词和字典无关。所以比较严谨的场景建议使用jieba.lcut# 临时字典：把数字+单位算上。如2022年，3000w。
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2023-10-13 17:08:42
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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
让我们假设您有一堆来自用户的文本文档，并希望从中获得一些见解。例如，如果您是市场，则可以对某些商品进行数百万次评论。另一个可能的情况是，日常用户使用您的服务创建文本文档，并且您希望将这些文档分类到某些组中，然后向用户提出这些预测类型。听起来很酷，不是吗？问题是您事先不知道文档类型：它可能从10到数千个可能的类不等。当然，您不希望手动执行此操作。令人高兴的是，我们可以使用简单的Python代码来聚类
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2023-08-31 16:02:55
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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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由于carrot2对中文的理解很不靠谱，所以参考了网络上的一些资料，现在贡献出来所有代码。 代码的思路就是找字或者词出现的频度，并进行打分，最后按照出现次数和重要性，找出重要的语汇。现在贴出来一些可用的代码。 ClusterBuilder.java /** * * @author * @versio
原创
2021-11-19 15:03:28
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本章主要的学习是中文分词 和两种统计词频(传统词频和TF-IDF算法 ) 的方法. 学习目的:通过N多的新闻标题 or 新闻摘要 or 新闻标签,生成基本的文本聚类,以便统计当天新闻的热点内容. 扩展:可以运用到文本分类 ,舆情分析 等. 基本的学习思路 1.准备文本 2.切词并统计词频 3.去掉极
原创
2021-08-17 14:33:14
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本章主要的学习是中文分词 和两种统计词频(传统词频和TF-IDF算法
原创
2021-11-19 15:03:04
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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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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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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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由于carrot2对中文的理解很不靠谱，所以参考了网络上的一些资料，现在贡献出来所有代码。 代码的思路就是找字或者词出现的频度，并进行打分，最后按照出现次数和重要性，找出重要的语汇。现在贴出来一些可用的代码。 ClusterBuilder.java /** * * @author * @versio
原创
2021-08-17 14:56:35
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Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。一、Kmeans原理 1. 输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 输出：数据da
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2024-01-08 15:47:26
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