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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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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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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# 使用 NLP 实现关键词聚类
自然语言处理（NLP）是研究计算机与人类语言之间相互作用的领域，其中一个重要的应用是关键词聚类。关键词聚类的目的是将一组关键词进行分类，以便更好地分析和理解它们的关系。这在信息检索、推荐系统和情感分析等领域都有广泛应用。
## 关键词聚类的基本概念
关键词聚类是将一组关键词分组成若干个类别，使得同一类别中的关键词相似度较高，而不同类别中的关键词相似度较低。常
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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CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 回顾上一次推文：CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 其中有一句： 当你人工已经可以很容易的进行归纳后，就不需要再利用CiteSpace聚类功能啦。 我们来看一下上次推文做出来的关键词共现图谱： 人工不好归纳！那怎么聚类呢？ 此时便可使用CiteSpace的聚类功能啦！ 如下所示：我们可以清晰地看到上边的关键词共现网络聚成了一个个不规则区域，每
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2023-11-01 20:52:05
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# 利用NLP关键词聚类和分组的科普文章
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在众多NLP任务中，关键词的聚类和分组是非常重要的，特别是在信息检索、文本分析和内容推荐等应用中。本文将介绍如何利用NLP进行关键词聚类和分组，并提供相关的代码示例，帮助读者理解和实现这一过程。
## 关键词提取
关键词提取是NLP
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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SQLSQL：结构化查询语言，分为以下几个部分。·数据定义语言（Data-Definition Language, DDL）:SQL DDL提供定义定义关系模式、删除关系以及修改关系模式的命令。·数据操纵语言（Data-Manipulation Language, DML）：SQL DML包括查询语言，以及在数据库中插入元组、删除元组和修改元组的命令。·完整性（integrity）：SQL DDL
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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# 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
聚类分析 Cluster Analysis一、什么是聚类分析关键词1️⃣ 簇 Cluster：数据对象的集合，相同簇中的数据彼此相似，不同簇中的数据彼此相异。2️⃣ 聚类分析 Cluster analysis：根据数据特征找到数据中的相似性，并将相似的数据聚集(分组)到一个簇中。3️⃣ 无监督学习 Unsupervised learning：并没有为数据给出预先定义好的类别好啦，我们现在有了理论储
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2023-06-21 22:21:03
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实验描述： 本实验的目的是将词向量聚类并有效的表示。将要表示的词是从一个大规模语料中人工抽取出来的，部分所表示的词的示例如下： 家居： 卫生间 灯饰 风格 颇具匠心 设计师 沙发 避风港 枕头 流连忘返 奢华 房产： 朝阳区 物业 房地产 区域 市场 别墅 廉租房 经适房 拆迁 华润置地步骤1： 首先进行分词，然后利用gensim工具训练词向量。##### 分词
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2023-11-17 15:44:31
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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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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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# 共词聚类的实现与应用
共词聚类是一种文本挖掘技术，旨在通过分析文本中词汇的共现关系来发现潜在的主题和模式。在许多领域，如信息检索、推荐系统和社会网络分析等，共词聚类都发挥着重要作用。本文将介绍如何使用Python实现共词聚类，包括数据准备、相似度计算、聚类算法，以及可视化分析。
## 1. 数据准备
首先，我们需要一些文本数据来进行共词分析。这里我们选用一个简单的示例文本数据集。我们将其
## 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 |
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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(
