引言自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distri
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2024-01-26 09:30:04
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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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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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scikti-learn 将机器学习分为4个领域，分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种，却包含了丰富的思想内容，非常适合作为初学者的入门习题。 关于 k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码，网上有很多，但运行效率
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2024-07-02 13:01:00
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动态可变存储Mat即矩阵(Matrix)的缩写 大数组类型中最主要的是，cv::Mat，可以看成是OpenCV库， C++ 实现的核心内容；OpenCV库的绝大多数函数，或是cv::Mat的成员，或是以cv::Mat作为参数，或是返回值是cv::Mat，或是其一或是所有； cv::Mat一般用于任意维度的稠密数组，这个稠密的意思是与数组单元相对应，都有一个数据存放在内存，哪怕这个数组单元存放的是
# 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
# 使用Python实现稠密向量聚类
欢迎来到Python稠密向量聚类的世界！在这篇文章中，我们将从零开始学习如何进行稠密向量的聚类。一开始，我们会看一下整个工作的流程，接着详细介绍每一步所需的代码。在此过程中，我将使用一些图表和注释来帮助你理解每一部分。
## 工作流程概述
在进行稠密向量聚类时，我们通常会遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
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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本帖最后由 bordex 于 2015-1-15 11:20 编辑词共现是指一堆词或者文档中，某几个词的共同出现频率。两个词共现频率就叫做二元共现，以此类推。比如：## 1.txt
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2023-10-09 22:58:33
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## 文本向量化与聚类
在自然语言处理（NLP）领域中，文本向量化是将文本数据转换为数值型向量的过程。文本向量化的目的是为了能够将文本数据应用于各种机器学习算法，例如聚类、分类和相似度计算等。
本文将介绍一种常用的文本向量化方法——词袋模型（Bag of Words），以及使用Python进行文本向量化和聚类的示例。
### 词袋模型
词袋模型是一种简单且常用的文本向量化方法。它将文本看作
原创
2023-08-10 06:17:15
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# Python 特征向量聚类入门指南
在数据科学和机器学习的世界中，聚类是一个重要的分析方法，尤其是在高维数据的情况下。聚类的目的是将数据分组，使得同一组的数据具有相似性，而不同组的数据尽可能地不同。在本教程中，我将带你了解如何在 Python 中执行特征向量聚类。
## 流程概述
我们将逐步完成以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:44:17
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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
一、变量1. 作用域：全局、局部、闭包2. var a=12; 不加var，会变成全局变量。3. 全局变量：容易重名，影响性能4. 局部变量和全局变量重名，局部会屏蔽全局。5. 给window加东西，是全局的。用途：把封闭空间的东西，变成全局。(function(){
window.a=12;
alert(a);
})()二、预解析1. 系统会把所有变量的声明，放在最
本文以CiteSpace软件做的关键词时间线图谱分析为例，进行关键词聚类图谱含义详细解析。 回顾上几次推文： CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 CiteSpace的时区图谱含义详细解读 CiteSpace关键四张表解读 CiteSpace同义词、同机构异名批量合并功能 CiteSpace软件一个独特之处就是将时间引入到网络中。 在做共现矩阵
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2023-09-13 14:55:03
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运用sklearn的KMeans进行聚类数据分析。 聚类：即将相似的元素聚集在一起分成一类。from sklearn.cluster import Birch
from sklearn.cluster import KMeans
X = pokemon[['Attack','Defense']]
X = X.as_matrix()
clf = KMeans(n_clusters=4) #进行聚类
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2023-06-21 21:52:21
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词向量：是一种表示自然语言中单词的方法，把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种做法，把自然语言计算转换为向量计算。 有的时候词向量会写作：word2vec、word2vectors这里面的2并不是er，而是使用了英语读音的to。word to vectors 词转换为向量。分词对于人类的思维方式来说，人类喜欢将零零散散的词汇拼凑在一起形成一个语句或是一幅篇章。比如一首
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2024-03-14 11:33:12
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一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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一、概述词向量的学习对于自然语言处理的应用非常重要，词向量可以在空间上捕获词之间的语法和语义相似性。但是词向量机制中的词和词之间是独立的，这种独立性假设是有问题的，词之间形式上的相似性会一定程度造成功能的相似性，尤其是在形态丰富的语言中。但是这种形态和功能之间的关系有不是绝对的，为了学习这种关系，本文在字符嵌入上使用双向LSTM来捕捉这种关系。C2W模型能够很好地捕捉词之间的语法和语义相似度，并且
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2023-11-07 01:42:21
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一. 概念1 . 词的表示 在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot representation和distribution representation。1.1 离散表示（one-hot representation） 传统的基于规则或基于统计的自然语义处理方法将单词看作一个原子符号被称作one-hot representation。one-h
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2023-12-18 23:19:11
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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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