# 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
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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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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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
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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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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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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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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导语我们对四大名著小说中的红楼梦进行分词分析，并把结果用词云图给画出来。大家也可以用这个程序来分析自己感兴趣的内容。Python工具包准备想要完成一个文本的分词，我们需要分词工具；而要将分词统计结果用词云图画出来，我们需要一个词云工具：1.分词工具jiebajieba 是基于Python的中文分词工具,安装使用非常方便。我们使用pip安装：pip install jieba2.词云工具wordcl
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2023-09-07 11:16:13
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引子：高大上的生物学 在生物学领域，为了研究基因表达 ，通常使用微阵列记录mRNA分子的含量并对基因的表达强度进行推断。它可以记录人体大量乃至全部基因在不同环境下的表达强度，并以矩阵形式进行储存，这些以矩阵形式存储的数据，被称为基因表达数据。 &
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2023-12-14 09:57:31
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在公众号的日常运营中，我们经常需要对文章进行数据分析，其中最有代表性的就是双高（高打开率、高分享率）、双低分析这个分析可以非常好地帮助我们了解哪些文章既是选题比较好（包括标题），而同时内容又是比较受用户欢迎的。那具体我们该如何进行双高双低分析呢？常规的分类统计法及存在的问题按照最常规的思路，我们可以先将文章进行分类，然后统计不同类别文章的平均打开率、分享率，通过Excel里面的透视图
一. 拉普拉斯矩阵性质 二.拉普拉斯矩阵与图分割的联系 三.Ratiocut 四.总结一.拉普拉斯矩阵性质这篇文章可能会有些枯燥，着重分享了谱聚类的原理中的一些思想，以及自己本人对谱聚类的一些理解。如果在看完这篇文章后，也能解决你对谱聚类的一些疑问，想必是对你我都是极好的。在之前查阅了很多关于谱聚类的资料，博客，但是发现有些地方仍不是很明白，比如为什么用拉普拉斯矩阵L的特征向量就能表示一个样
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2024-07-27 12:53:09
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聚类是机器学习、数据挖掘相关的一类很常见的问题。关于聚类算法的介绍这里就不多写了，因为无论是教科书还是网络上都有太多的资料了。这里，用一个《Programming Collective Intelligence》中的聚类例子，写几个经典聚类算法的实现，分别是hierachiclaCluster、kmeans、kmedoids。 另外，最
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2024-08-12 14:18:54
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代码签入记录：
PairProject1PairProject2分工：
221600124：编写爬虫部分代码、测试代码并调试221600127：编写WordCount基础需求及进阶需求代码PSP表格PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟）Planning计划3042• Estimate• 估计这个任务需要多少时间3042Devel
# Java 同义词聚类的实现指南
在当前的信息处理和机器学习领域，文本数据的处理已经变得日益重要。其中，同义词聚类是一个重要的任务，它可以帮助我们理解和组织大量的文本数据。本文旨在引导初学者如何使用Java实现同义词聚类。我们将通过几个明确的步骤进行说明，并提供相关代码示例。
## 流程概述
为了实现同义词聚类，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
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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安装从这里下载相关的安装文本1. 安装fortran yum install libgfortran yum install gcc-gfortran2. 安装blas rpm -ivh blas-3.2.1-5.el6.x86_64.rpm rp
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2024-08-01 16:05:48
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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，甚至都有一个C++的实现。正好我写的一些文章，我没能很好的分类，我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类，然后我再看每个聚类大概的主题是什么，给每个聚类一个标签，这样也是完成了分类。中文文本聚类主要有一下几个步骤，下面将分别详细介绍：切词去除停用词构建词袋空间V
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2022-04-15 09:52:59
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# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
python_lda.py by xianhu
"""
import os
import numpy
import logging
from collections import defaultdict
# 全局变量
MAX_ITER_NUM = 10000 # 最大迭代次数
VAR_NUM = 20 # 自动计算迭代次数时,计算方差的区间大
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2024-08-30 12:46:55
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