# 如何在 Python 中实现词语聚类
词语聚类是一种自然语言处理的技术，旨在将相似的词语归为一类。在这篇文章中，我将引导你通过一个实际的项目步骤来实现“词语聚类”，并介绍所需的 Python 代码。无论你是刚入行的小白还是希望深入了解词语处理的开发者，希望这篇材料能对你有所帮助。
## 整体流程
以下是实现词语聚类的步骤，我们将逐步进行每一项。
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-29 06:59:42
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# 词语聚类的实现流程
## 一、准备工作
在开始实现词语聚类之前，我们需要先安装一些必要的Python库，以及准备好处理的数据集。具体步骤如下：
1. 安装所需的Python库：
- `nltk`：用于自然语言处理任务，包括分词、词性标注等。
- `gensim`：用于实现词向量模型和聚类算法。
- `matplotlib`：用于可视化聚类结果。
使用以下命令安装这
原创
2023-11-09 14:02:11
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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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# 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
Python之数据聚合与分组运算1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分-应用-合并）。3. GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series。4. gorupby对分组进行迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。5. 选取一个或以组列对于由
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2023-08-02 09:32:33
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字典 序列这种数据结构是通过序号来访问调用元素集合中的值。但日常生活中的有些对象，两个对象之间存在某种关联关系。比如说电话号码属于某个人，电话号码和人之间就有属于的关系，想根据人的姓名来查找出电话号码，使用序列就不是特别的方便。这种情况下如果能够使用人的名字来进行查询就方便的多了，字典就是一种通过名字来访问调用值的数据结构。字典是python的一种映射类型。字典中的值没有特殊的顺序。创建和使用字
聚类与分类的区别 分类：类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。聚类：事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。属于无监督学习。关于监督学习和无监督学习，这里给一个简单的介绍：是否有监督，就看输入数据是否有标签，输入数据有标签，则为有监督学习，否则为无监督学习。更详尽的解释会
1.Hashtable和HashMap不同点总结如下① Hashtable是Dictionary的子类，实现了Map接口；HashMap是AbstractMap的子类，是Map接口的一个实现类；② Hashtable中的方法是同步的，大多数方法如put, get都用用synchronized关键字修饰。而HashMap是线程不安全的。在多线程程序中，可以不添加额外操作就可以安全的使用Hashtab
官方参考文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/glossary.html当然，这里列出的很多术语不是 Python 专用的，不过某些术语的定义对 Python 社区有特殊的意义，此外，也可以参阅官方的 Python 词汇表，ABC（编程语言）Leo Geurts、Lambert Meertens 和 Steven Pemberton 创造的一门编程语言。20 世纪
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2023-08-01 18:01:20
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目录一、储备知识（1）何为聚类分析：（2）分类方法：二、聚类分析的一般步骤三、聚类实操——python实现四、代码总结一、储备知识（1）何为聚类分析： 聚类分析又称为群分析，是研究问题的一种多元统计方法。聚类，就是聚集具有相似元素的集合成之为一类。一般来说存在着定性研究和定量研究以及相融汇的三种分析方法。
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2023-08-30 07:22:57
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jieba "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba" 支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切
原创
2022-07-18 17:48:12
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模块介绍安装：pip install jieba 即可jieba库，主要用于中文文本内容的分词，它有3种分词方法：1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开，适合文本分析：2. 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义；3. 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再词切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。我们用个小例子演示下这上面的小例子中我们看到了一个问题，
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2023-12-22 20:11:06
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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数据聚合逐列以及多函数应用返回不含行索引的聚合数据 聚合是指根据数组产生标量值的数据转换过程，如mean、count、min和sum等。在之前介绍groupby机制的时候我们知道对GroupBy对象可以使用count等方法进行聚合，得到每个分组的聚合结果。常见的GroupBy对象的聚合方法见下表： 方法描述count分组中的非NA数值sum非NA值的和mean非NA值的均值median非NA值
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2023-08-01 14:09:21
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块总结 前言scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算
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2023-10-24 10:18:33
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage cl
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2023-08-18 22:27:43
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