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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https://blog.csdn.net/CSDN2497242041/article/details/77175112?locationNum=5&fps=1
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2021-04-22 19:45:31
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作者：叶庭云，一、词云图词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达，通过文字、色彩、图形的搭配，产生有冲击力地视觉效果，而且能够传达有价值的信息。词云就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。词云图过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计
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2024-01-01 22:08:45
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词云图制作 python练了一段时间的词云图，就来和大家讲讲词云图制作的详细过程。效果图工具准备1、python32、安装第三方库wordcloud3、安装numpy、pillow库。4、安装jieba库5、安装matplotlib库from wordcloud import WordCloud
import numpy as np
from PIL import Image
from matpl
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2023-08-15 12:26:28
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未明学院我们经常在网上看到各种各种的词云图，其实这种图形使用Python做起来非常简单，今天就教给大家如何操作。（点击查看大图）首先，安装词云模块-wordcloud打开命令行/终端输入：pip install wordcloud,如下图所示。注打开终端的方式参考：windows：https://jingyan.baidu.com/article/e4511cf329b0e42b845eaf2e
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2023-07-04 17:28:32
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快来领取你的爱豆哇！词云图大家应该不会陌生，即是由词汇组成类似云的彩色图形。今天Henry带领大家一起学习用Python自带的词云库——wordcloud在十行代码内绘制出精美的词云图！首先放一放效果图！坤坤子千玺弟弟！王耶啵一博好帅有你的爱豆吗？！！想要给自己的照片做词云吗？！！那赶快进来学习吧！一、准备工作首先是工具的准备安装Python的一些库：wordcloud, imageiopip i
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2023-06-16 19:18:35
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我们经常在网上看到各种各种的词云图，其实这种图形使用Python做起来非常简单，今天就教给大家如何操作。首先，安装词云模块-wordcloud打开命令行/终端输入：pip install wordcloud。注打开终端的方式参考：windows：https://jingyan.baidu.com/article/e4511cf329b0e42b845eaf2e.htmlmac：https://ji
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2023-06-27 11:12:13
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前言?本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。基本开发环境?Python 3.6Pycharm相关模块的使用?jiebawordcloud安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。上篇文章爬取了B站视频的弹幕数据，对于这方面可以做一些弹幕词云分析，让爬虫数据不再过于单调。代码内容还是非常简介的，看注释就可以明白了im
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2023-11-30 12:09:49
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文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算哪些点距离比较近，从而将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点要尽量的远。如下图，以 K、M、N 三个点分别为聚类的簇心，将结果聚为三类，使得簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点尽量的远。本文继续沿用上篇文本分类中的语料来进行文本无监督聚类操作。
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2023-09-30 10:42:11
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python 文本聚类分析案例说明摘要1、结巴分词2、去除停用词3、生成tfidf矩阵4、K-means聚类5、获取主题词 / 主题词团 说明实验要求：对若干条文本进行聚类分析，最终得到几个主题词团。实验思路：将数据进行预处理之后，先进行结巴分词、去除停用词，然后把文档生成tfidf矩阵，再通过K-means聚类，最后得到几个类的主题词。实验说明：如何用爬虫获取数据可以参考其他博客，这里我们直接
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2023-08-23 15:14:23
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话题模型topic model是自然语言处理领域里面热门的一个技术，可以用来做很多的事情，例如相似度比较，关键词提取，分类，还有就是具体产品业务上的事了，总之可以干很多的事情。今天不会讲LDA模型的很多细节和原理，没有满屏的数学公式，只讲一讲LDA模型是个什么东西，简单的原理，用什么技术实现的LDA，以及LDA能做什么开发和LDA在实现中的一些问题。什么是主题对于一篇新闻报道，看到里面讲了昨天NB
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2024-08-28 20:22:54
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聚类算法相关：聚类算法（一）——DBSCAN聚类算法（二）—— 优缺点对比聚类算法（三）—— 评测方法1聚类算法（三）—— 评测方法2聚类算法（三）—— 评测方法3(代码）聚类算法（四）—— 基于词语相似度的聚类算法（含代码）聚类算法（五）——层次聚类 linkage （含代码）聚类算法（六）——谱聚类 （含代码） 写了那么多聚类文章，没写Kmeans感觉不太厚道， 
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2024-01-17 10:06:41
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1 实验环境部署1.1 主机环境 处理器 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 2.80GHz内存 8.00GB操作系统 WIN7SP1 64bit1.2虚拟机环境VMware® Workstation 10.0.2 build-1744117处
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2023-12-15 15:38:31
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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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# 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
# Python词云图
## 引言
词云是一种可视化的方式，用于展示文本数据中最常出现的词汇。通过词云图，我们可以快速了解文本中的关键词和它们的出现频率。Python提供了一些库，如`wordcloud`和`matplotlib`，可以方便地生成词云图。
本文将介绍如何使用Python生成词云图，并通过一个具体的代码示例来展示该过程。
## 安装所需库
在开始之前，我们首先需要安装`wo
原创
2023-07-15 13:35:24
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相信大家经常看到一些非常炫酷的词云图，就是用大小不一的词语来组成一个图像。 网络上有为词云图进行定义：词云图由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据。例如，制作用户画像，对用户进行聚类，实现精细化营销。而用python，如何进行词云图的绘制呢，接下来我将附上我今年参加比赛进行人物画像分析部分的词云图，及其相关代码，一起来看一看吧！本文使用了一些比较高级
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2023-09-11 13:04:55
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词云图是什么？词云图又称文字云，是信息可视化的表现形式之一。词云是把文本中出现频率较高的关键词进行视觉上的突出显示，形成关键词云层或关键词渲染，从而过滤掉大量的文本信息。读者可以快速领略文本的主旨。相对柱状图、折线图、饼图等用来显示数据的图表，词云图可以展示大量文本数据。每个词的重要性（出现的频率）以字号大小表示：字号越大，该关键词越重要。如果想快速了解一段文本的重点，就可以构建一张词云图，从高频
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2023-09-18 16:11:52
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商品评论获取解析与可视化词云图制作本篇文章主要介绍如何手写爬虫爬取电商平台评论数据，以及对爬取到的内容进行解析，导入mysql数据库并进行词频统计，可视化制作词云图。涉及的技术点如下：电商网站页面分析python简单爬虫java语言的webCollector爬虫框架使用python与java分别进行json文件解析，其中java解析结合mapreducepymysql操作mysql数据库实现爬取数
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2024-08-06 20:27:09
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# 实现词云图的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python实现词云图。下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备文本数据 |
| 3 | 清洗文本数据 |
| 4 | 生成词云图 |
现在，让我逐一介绍每个步骤应该做什么，以及需要使用的代码。
## 步骤1：导入必要的库
在开始之
原创
2023-12-18 07:59:39
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