python实现k-means聚类算法不调包这里是为了记录机器学习作业写的代码，只要放入二维数据即可运行代码基本思想 举个例子： 1.假如有5个点要实现聚类：a,b,c,d,e 2.我们要选定聚几类（假设是聚两类）k=2 3.那么我们就随机选定5个点的2个点作为簇心 4.然后将每个点和簇心的欧式距离比较一遍，谁离哪个点进谁就属于哪一类 比如：（b点到A簇心的距离小于到B簇心的距离，则b属于A类）
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2023-10-20 23:37:39
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# 中文文本聚类的入门指南
在信息爆炸的今天，如何有效地处理和分析文本数据成为了一项极具挑战的任务。特别是在中文文本处理方面，由于语言的特性，聚类分析在文本挖掘、舆情监测等领域得到了广泛的应用。本文将简要介绍中文文本聚类的概念，常用方法，以及一个简单的 Python 实现示例。
## 什么是文本聚类？
文本聚类是一种无监督学习方法，主要用于将一组文档分组，使得同一组内的文档具有更高的相似度，
# 中文文本聚类的 Python 实现
在自然语言处理（NLP）领域，文本聚类是一项重要的任务，其主要目的是将一组文本数据根据其内容或主题进行划分，使得相似的文本聚集在一起，而不相似的文本分开。本文将探讨如何使用 Python 实现中文文本聚类，并提供相应的代码示例。
## 什么是文本聚类？
文本聚类（Text Clustering）是一种无监督学习方法，旨在整理和结构化大量文本数据。通过这
简介一 切词二 去除停用词三 构建词袋空间VSMvector space model四 将单词出现的次数转化为权值TF-IDF五 用K-means算法进行聚类六 总结简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java实现，R语言实现，甚至都
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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# 中文文本聚类的科普与实现
## 引言
随着大数据时代的到来，文本数据的激增给信息处理带来了新的挑战和机遇。文本聚类作为一种无监督学习的手段，可以帮助我们从大量的文本中提取有意义的信息。特别是在中文文本处理方面，由于其特殊的语言特性，聚类技术的应用显得尤为重要。本篇文章将介绍中文文本聚类的基本概念、常用算法及其在Python中的实现，随后附上代码示例和序列图以帮助理解。
## 文本聚类简介
在大数据时代，越来越多的企业开始关注对中文文本的分析与处理。传统的聚类算法由于忽视了中文的特殊性，导致聚类效果并不理想。为了解决这个问题，我们引入了“中文模糊聚类算法”，旨在更有效地对中文文本进行分类和分析。接下来，将以博文的形式记录下实施这一算法的整个过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及应用场景。
### 背景描述
在文本分类和聚类的过程中，中文由于其独特的结构与语法
一. Selenium爬取百度百科摘要 简单给出Selenium爬取百度百科5A级景区的代码： 1 # coding=utf-8
2 """
3 Created on 2015-12-10 @author: Eastmount
4 """
5
6 import time
7 import r
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2023-12-13 08:31:14
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python中文短文本的预处理及聚类分析（NLP）对于中文短文本而言，其有着单个文本词量少，文本多等特点，并且在不同的领域中中文短文本有着不同的特点。本文以已获取的微博语料出发，使用DBSCAN密度聚类，并对其进行简单可视化。 #说明： 1-本文所有程序都已实现跑通，可直接复制调试，输入的文档为文本文档.txt，编码格式为utf-8（可以在另存为之中修改编码格式，默认为ANSI），注意每一行为一个
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2023-11-03 16:00:57
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具体实现如下，使用python+结巴分词+scikit-learn实现一个简单的文本聚类得到会议室数据，直接从DBA线上数据库得到预约数据，如下所示，共有3列，分别是会议ID，会议标题和会议时间 因为是中文，因此要进行分词，使用结巴分词对会议标题进行分词并过滤停用词分词代码如下（jiebafenci.py）
#encoding=utf-8
import sys
import re
imp
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2023-08-07 21:22:44
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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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v# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from OSutils import getDirFiles, writeDict2Json, makeDir
from sklearn.cluster import KMeans, MeanShift
from sk
1、数据提取def loadData(filePath):
myData=[]
file=open(filePath)
for line in file.readlines()[1:]:
oldLine=line.strip().split('\t')
myLine=list(map(float,oldLine[1:]))
myData.append(myL
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2023-06-21 22:28:10
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本文实现代码也只是对以上博主博客的一个引用实现：题目：读数据库，对文本进行聚类分析代码分析：（完整代码在下方）①确定k值 运行结果： ②由上图可以确定一个k值，修改 运行结果： 说明：数据库不便透露，数据格式如下txt文件： 农业 三农 农机 农资
生物医药中间体 生产工艺 低聚硒酸软骨素
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2024-02-23 13:22:01
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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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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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2023-12-16 11:50:00
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# Python中文文本分析聚类
## 介绍
本文将教会你如何使用Python进行中文文本分析聚类。在开始之前，我们需要了解整个流程和每个步骤需要使用的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据预处理] --> B[特征提取]
B --> C[聚类算法]
C --> D[结果可视化]
```
## 数据预处理
在进行文本分析之前，我
原创
2023-12-11 07:43:53
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# Python层次聚类实现中文主题提取
在数据科学和自然语言处理中，主题提取是一个重要的任务，旨在从大量文本中识别出其主要主题。本文将介绍如何使用Python实现中文文本的层次聚类，并提取出主题。
## 什么是层次聚类？
层次聚类是一种聚类分析方法，它通过建立数据之间的层次结构来将数据点归类。通常分为两种主要类型：
1. **自底向上（Agglomerative）**：从每个数据点开始，
原创
2024-10-13 06:45:37
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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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