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， 
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
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
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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Python 文本相似度和聚类文本数据是非结构化的和高噪声的。在执行文本分类时，拥有标记合理的训练数据和有监督学习大有裨益。但是，文档聚类是一个无监督的学习过程，将尝试通过让机器学习各种各样的文本文档及其特征、相似度以及它们之间的差异，来讲文本 文档分割和分类为单独的类别。这使得文档聚类更具挑战性，也更有意思。考虑一个设计各种不同的概念和想法的文档语料库。人类以这样的方式将它们联系在一起，即使用过
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2023-07-24 20:17:28
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短文本聚类之DBSCAN算法原理常见的聚类算法DBSCAN聚类代码实现import需要的包载入数据对文本进行分词，并记录词性文本向量化--TF-IDF权重基于词性的新权重DBSCAN聚类结果 算法原理常见的聚类算法聚类算法属于常见的无监督分类算法，在很多场景下都有应用，如用户聚类，文本聚类等。常见的聚类算法可以分成两类：以 k-means 为代表的基于分区的算法以层次聚类为代表的基于层次划分的算
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
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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# 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
# 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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一、算法简介一趟聚类算法是由蒋盛益教授提出的无监督聚类算法，该算法具有高效、简单的特点。数据集只需要遍历一遍即可完成聚类。算法对超球状分布的数据有良好的识别，对凸型数据分布识别较差。一趟聚类可以在大规模数据，或者二次聚类中，或者聚类与其他算法结合的情况下，发挥其高效、简单的特点； 算法流程：1. 初始时从数据集读入一个新的对象2. 以这个对象构建一个新的簇3. 若达到数据集末尾，则转6，
编译器：Anaconda3里的spyder(python3.7)编译器事先要确定编译器里有这几个库：urllib，bs4，jieba，os，math，heapq，Bio，numpy这个程序是以爬取观察者网上的部分新闻为例。jieba库的基本用法： https://github.com/fxsjy/jieba停用词表：TD-IDF值计算的参考文档：使用Bio库里的kcluster函数进行K
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
众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。推荐算法:协同过滤/Lda聚类我们知道，协同过滤算法是一种基于用户的历史行为来推荐物品的算法。协同过滤算法利用用户之间的
聚类 最近我在学习用yolov5来实现行人的检测，为了更好的检测效果我决定对样本标注框进行聚类，首先将手动标注生成的txt文件导入，初始化x和y用来存放标注框的宽和高，标注生成的txt文件在labels_work文件下 import numpy as np
from matplotlib import pyplot
import os
files = os.listdir('labels
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2023-08-20 20:41:35
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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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1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行划分。 （2）聚类的作用： 1）可以作为一个单独的过程，用于寻找数据的一个分布规律 2）作为分类的预处理过程。首先对分类数据进行聚类处理，然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程。 （3）聚类
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2023-07-13 15:01:34
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目录1.导入原始数据集 2.首次计算中心点3.进行迭代循环，不断优化样本中心点和聚类结果4.聚类可视化通过手动书写k-means聚类算法的逻辑实现聚类（而非使用python内置的sklearn）不了解k-means聚类算法的话可以先去了解以下这种算法的原理，下面就直接进入正题啦~1.导入原始数据集首先我们导入原始样本点，这里我们通过execl表记录原始数据，原始数据为假设为某班学术的平时
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2023-06-21 21:53:09
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聚类常规方法，分一下几步：文本处理，切词、去停用词，文档向量聚类(K值，聚类中心，本节涉及的Kmeans方法中心暂时是随机生成，后面会有更新)第一部分内容，本人暂不祥说，核心的内容，大概如下把for line in file.readlines():
words = jieba.cut(line)
for word in words:
# print(word)
