在现代社交媒体的时代，微博评论数据日益庞大，通过聚类分析评论以提取有价值的信息成为了一项重要的任务。本文将详细记录“Python聚类微博评论”的过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和版本管理。
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mindmap
root
环境预检
硬件拓扑
CPU: 4核
内存: 16GB
硬盘:
# Python电影评论聚类分析
在当今的数字时代，互联网已经成为获取信息的主要途径，尤其是对于电影评论这一领域。影迷们常常在互联网上分享自己的观点和评价，而分析这些评论可以帮助我们更好地理解观众的偏好和电影的受欢迎程度。本文将演示如何使用Python进行电影评论的聚类分析，并生成可视化结果。
## 步骤概述
我们将从以下步骤开始：
1. 数据收集
2. 数据预处理
3. 特征提取
4.
文章目录相似性测度1.距离测度1.1 欧式距离1.2 街坊距离（Manhattan距离）1.3切式(Chebyshev)距离1.4明氏(Minkowski)距离1.5 马氏(Mahalanobis)距离1.6 Camberra距离2.相似测度2.1角度相似系数（夹角余弦）2.2指数相似系数3.类间距离测度方法3.1最短距离法3.2 最长距离法3.3 中间距离法3.4 重心法3.5平均距离法聚类准
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2023-06-21 21:50:44
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# 实现微博评论的文本聚类Python教程
## 1. 整体流程
在实现微博评论的文本聚类Python的过程中，可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据获取：获取微博评论数据 |
| 2 | 文本预处理：对评论文本进行分词、去停用词等预处理操作 |
| 3 | 文本向量化：将评论文本转换成向量表示 |
| 4 | 聚类分析：利用聚类算法对评
原创
2024-04-13 05:59:18
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一、 K-均值聚类算法聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。簇内对象越相似，聚类效果越好。K-Means算法就是其中的一种聚类算法。其实现代码如下：#1.KMeans均值聚类算法
#2.伪代码
"""
创建k个点作为起始质心（随机选择）
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据中的每个数据点
对每个质心
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2024-09-03 06:48:09
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我们之前接触的所有机器学习算法都有一个共同特点，那就是分类器会接受2个向量：一个是训练样本的特征向量X，一个是样本实际所属的类型向量Y。由于训练数据必须指定其真实分类结果，因此这种机器学习统称为有监督学习。然而有时候，我们只有训练样本的特征，而对其类型一无所知。这种情况，我们只能让算法尝试在训练数据中寻找其内部的结构，试图将其类别挖掘出来。这种方式叫做无监督学习。由于这种方式通常是将样本中相似的样
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2023-11-26 07:54:17
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# Python 对评论文本进行层次聚类
在当今社交网络如此盛行的时代，人们在网上留下的评论文本量庞大。对这些评论文本进行分析和聚类，有助于我们更好地了解用户的情感和态度。本文将介绍如何使用 Python 对评论文本进行层次聚类，以便更好地理解和分析用户评论。
## 什么是层次聚类？
层次聚类是一种将数据点分层次组织的聚类方法。它通过计算数据点之间的相似性，将相似的数据点组合在一起形成一个层
原创
2024-04-17 04:23:20
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集合了多家语言优点:Python其实集合了很多语言的优点，它像C语言那样的语法简单，优雅，像Java那样的面向对象，但又不像Java面向对象过了头(万物皆对象),导致编程困难，它的库很多都很简单实用，让人能够把精力都放在思考业务问题上。最简单的概括就是，它能够用更少的代码行，去完成更复杂更多的业务开发。并且，Python都无一不得到很多精英网站的垂爱，很有意思的是，很多用Python开发的网站，网
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2023-10-27 09:25:41
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一、什么是聚类？聚类（Clustering）：聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。简单来说就是将给定的数
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2024-01-03 13:27:10
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# Python聚类与相似度分析的入门指南
聚类和相似度分析是数据科学中非常重要的技术。尤其是在处理无标签的数据时，聚类可以帮助我们发现数据中的结构和模式。本文将为刚入行的开发者提供一套完整的Python聚类与相似度分析的流程，包括步骤、代码实例与详细解释。
## 流程概述
在进行聚类与相似度分析之前，需要明确整个分析的流程。以下是一个简要的流程表格：
| 步骤 | 描述
聚类
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
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2024-04-06 08:20:29
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第一部分：学习Mahout必须要知道的资料查找技能：学会查官方帮助文档： 解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs学会查源代码的注
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2024-08-09 17:38:36
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一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。 二、聚类算法分类1.基于划分给定一个有N个元组
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2023-12-18 21:36:04
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谱聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，其性能优于其他聚类方法。 此外，谱聚类实现起来非常简单，并且可以通过标准线性代数方法有效地求解。 在谱聚类算法中，根据数据点之间的相似性而不是k-均值中的绝对位置来确定数据点属于哪个类别下。具体区别可通过下图直观看出：谱聚类算法实现谱聚类算法的基本思想是先根据样本点计算相似度矩阵，然后计算度矩阵和拉普拉斯矩阵，接着计算拉普拉斯矩阵前k个特征值对应的特征向量
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2023-11-08 21:55:40
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大家好，聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。这一类方法的共同特点是，事先不知道类别的个数与结构；进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据，将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量，将距离近的对象归入一类，不同类对象之间的距离较远。聚类分析根据对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析，其中，Q型聚类是指对样本的聚类，R型聚类是指对变量的聚类，今天我们主要介绍Q型聚类。
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2023-08-15 09:25:23
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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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XX平台搭建了线下门店和用户的桥梁。用户在平台上搜索满意的门店，然后到店消费。门店通过平台引流获取用户。平台通过团购的提点（类似于CPS）获得收入。三方均各取所需。商户是平台的收入来源方，为了健康地提升平台的收入。需要建立商户的价值评估模型，对商户进行分类，比较不同类别的商户价值，并制定相对应的策略。商户的价值模型分为两部分：商户本身的价值和商户给平台带来的价值。商户本身的价值用两个
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2024-06-24 21:02:19
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Kmeans 是一种动态聚类方法，其基本思想是：首先随机选取 K 个点作为初始凝聚点，按照距离最近原则划分为 K 类；然后重新计算 K 个类的重心作为新的凝聚点，再按照距离最近原则重新分类；重复这一过程，直到重心不再变化为止。下面是一个简单利用 kmeans 聚类分析的例子，数据为某一年全国31个省市的居民消费支出数据：食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他北京4215.561184.1
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2023-08-18 15:07:09
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0 前言K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。1 聚类算法 科学计算中的聚类方法
方法名称参数可伸缩性用例几何形状（使用的指标）K-Meansnumber of clustersVery large , medium with MiniBatch coden_samplesn_clustersGeneral-purpose, even clus
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2023-08-10 22:15:35
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简单实现了Bavota的模块划分算法。论文有两篇：Using structural and semantic measures to improve software modularizationSoftware remodularization based on structural and semantic metrics方法是计算一个结合了结构和语义信息的相似度矩阵，
原创
2015-07-10 19:43:00
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