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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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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常规聚类聚类分析是解决数据全方位自动分组的有效方式。若将数据全体视为一个大类，这个大类很可能是由若干个包含了一定数量观测的自然小类”组成的。聚类分析的目的就是找到这些隐藏于数据中的客观存在的“自然小类”，并通过刻画“自然小类”体现数据的内在结构。1 聚类分析概述类是一组数据对象（或称观测）的集合，主要有以下几种：空间中距离较近的各观测点，可形成一个类。空间中观测点分布较为密集的区域，可视为一个类。
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2024-07-19 08:36:05
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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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# 自然语言处理在聚类中的应用
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，涉及到计算机如何理解和生成自然语言。而在NLP领域，聚类是一个重要的任务，其目的是将相似的文本或文档分到同一组，以便于分析和处理。本文将探讨如何使用NLP技术进行文本聚类，并通过代码示例来进一步说明。
## 聚类的基本概念
聚类是一种无监督学习方法，目的是将数据划分为不同的组别，使得同一组内的对象相似度高，而组间的相
# NLP词语聚类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交叉学科，研究计算机与人类语言之间的互动。在NLP中，词语聚类是将相似意义的词组合在一起的一种技术，广泛应用于信息检索、语义分析等领域。本文将探讨词语聚类的基本概念，并提供Python代码示例。
## 词语聚类的基本概念
词语聚类是将具有相似特征的单词或短语分到同一个集合（或簇）中的过程。其核心目标是识别不同词语之间的相似性，以
K-Means和Fuzzy C-Means聚类算法原理以及python代码实现1.K-Means聚类1、原理2、python实现2.Fuzzy C-Means聚类1、原理2、python实现 1.K-Means聚类1、原理K-Means算法原理 网上有很多关于K-Means算法的原理，当然通过阅读《统计学习方法》也可以知道K-Means聚类的原
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2024-09-29 14:32:42
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在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Mea
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2023-10-10 10:04:11
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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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1.KMeans文本聚类算法1.1 文本聚类概述在NLP领域，一个很重要的应用方向是文本聚类，文本聚类有很多种算法，例如KMeans、DBScan、BIRCH、CURE等。这里我们着重介绍最经典的KMeans算法。KMeans算法是一种无监督学习的算法，它解决的是聚类问题。将一些数据通过无监督的方式，自动化聚集出一些簇。文本聚类存在大量的使用场景，比如数据挖掘、信息检索、主题检测、文本概况等。文本
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2024-05-29 09:50:20
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## 无监督 NLP 聚类的实现
无监督学习是一种强大的工具，可以在没有标签数据的情况下对文本进行聚类。在这篇文章中，我将引导你完成无监督 NLP 聚类的整个流程。
### 流程步骤
以下是实现无监督 NLP 聚类的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|----------------
AP(affinity propagation)聚类算法引言AP(affinity propagation)聚类算法是用来解决什么问题的AP(affinity propagation)聚类算法具体是怎么实现的AP(affinity propagation)聚类算法的问题与改进AP(affinity propagation)聚类算法是用来解决什么问题的聚类(Clustering)是按照某个特定标准(
本文将盘点六个经典的聚类算法，以便于后续研究。经典的聚类算法主要包括以下六种：Means-shift聚类k-means聚类Fuzzy C means聚类Medoid shift算法Turbopixel算法SLIC算法Means-shift聚类（均值漂移）核心思想均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，用来寻找到数据最密集的区域。这是一个基于质心的算法，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成，
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2023-08-08 13:51:35
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SVD 在文章相似性 单词聚类的应用 前言SVD 在文章相似性 单词聚类的应用 前言前面学过了 矩阵的 三种变换 ： 1， 特征值和特征向量 Ax=λx 2， 矩阵 SVD 分解Am×n=Um×m Σm×n Vn×n有时为了降低矩阵的维度到k,其它部分都为0，SVD的分解可以近似的写为： Am×n≈Um×k Σk×k Vk×n3， 矩阵分解 A(mn) = U(mk) V(k*n)SVD 在文章
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2024-10-14 09:45:42
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本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、聚类的背景概念聚类是将物理或抽象
12.43 分类型数据聚类算法研究进展在大数据环境下，许多数据是缺乏先验信息的，对数据标注的成本也越来越高，一个最自然的方法是对数据进行适当划分之后再进行相关的数据处理，而聚类分析是数据划分的一种重要技术手段[1] 。在许多实际应用中，分类型变量是一种非常重要的数据表现形式[2] 。比如，在问卷调查中，客户的兴趣爱好、家庭住址、教育情况都是分类型变量；在电子邮件过滤中，将邮件分为垃圾邮件和合法邮件
首先我们要解决几个问题聚类算法主要包括哪些算法？主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。什么是无监督学习？• 无监督学习也是相对于有监督学习来说的，因为现实中遇到的大部分数据都是未标记的样本，要想通过有监督的学习就需要事先人为标注好样本标签，这个成本消耗、过程用时都很巨大，所以无监督学习就是使用无标签的样本找寻数据规律的一种方法•
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2024-05-30 13:32:49
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有监督分类学习算法的评价指标。例如：正确率、召回率、精准率、ROC曲线、AUC曲线。但是几乎没有任何教材上有明确的关于无监督聚类算法的评价指标！ 那么学术界到底有没有成熟公认的关于无监督聚类算法的评价指标呢？本文就是为了解决大家的这个疑惑而写的，并且事先明确的告诉大家，关于无监督聚类算法结果好坏的评价指标不仅有，而且还挺多的。
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2023-12-29 17:33:31
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文章目录1 概述2 性能度量2.1 外部指标2.2 内部指标3 距离计算3.1 有序属性的距离3.1.1 闵可夫斯基距离3.1.2 欧氏距离（L2范数）3.1.3 曼哈顿距离（L1范数）3.2 无序属性的距离3.3 混合属性的距离3.4 非度距离4 原型算法4.1 kmeans算法4.2 学习向量量化（LVQ）4.3 高斯混合聚类整合代码 1 概述kmeans：可看作高斯混合聚类在混合成分方差相
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2024-05-29 01:19:35
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笔记转载于GitHub项目： https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLPgithub.com
10. 文本聚类正所谓物以类聚，人以群分。人们在获取数据时需要整理，将相似的数据归档到一起，自动发现大量样本之间的相似性，这种根据相似性归档的任务称为聚类。10.1 概述1.聚类聚类(cluster analysis )指的是将给定对象的集
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2023-11-20 07:12:05
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