提到数据分析方法，可以分为三大类：回归分析、分类分析、聚类分析： 回归分析：训练出已知的两个不同的数组间的函数关系，并作出预测；分类分析：从一组样本中，找出方法作出分类，并对未知参与训练的个体作出预测；聚类分析：对一组样本作出区分，成为探索几个簇间差异的依据。 今天要分享的是聚类分析，分析摩拜用户的分类，数据源取自知乎友的网盘数据，有需要可以私信我。 聚类分析的特点： 1、是一种无
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2023-08-30 07:26:06
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ueditor粘贴不能粘贴word中的图片是一个很头疼的问题，在我们的业务场景中客户要求必须使用ueditor并且支持word的图片粘贴，因为这个需求头疼了半个月，因为前端方面因为安全的原因是不允许访问本地文件的。首先说一下，ueditor粘贴word图片的问题已经解决，但是不是纯web方法解决的，在纯浏览器的条件下是否能够解决也不确定中，但是ckeditor是可以支持word图片的富
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2024-03-14 16:55:02
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1、分类和聚类的区别： Classification (分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习)，&nb
实现文本的复制和粘贴、文本的撤销和恢复（Swing JTextArea）文本的撤销和恢复是通过 addUndoableEditListener(UndoableEditListener listener)这个方法来注册实现的。只要是Document类及其子类都可以注册撤销和恢复的监听来实现文档的撤销和恢复，这是非常容易实现的。所以JTextComponent类以
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2024-01-03 23:13:49
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需求拿到的需求是输入n个文本，对文本进行聚类，由于这些输入不能通过历史数据进行训练，所以这个主要就是用无监督学习来解决。kmeans谈到聚类就会想到kmeans，它的核心思想是给定的K值和K个初始质心将样本中每个点都分到距离最近的类簇中，当所有点分配完后根据每个类簇的所有点重新计算质心，一般是通过平均值计算，然后再将每个点分到距离最近的新类簇中，不断循环此操作，直到质心不再变化或达到一定的迭代次数
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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考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？&nb
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2023-08-24 13:07:37
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# Python 文本聚类
在自然语言处理领域，文本聚类是一种将文本数据分成多个组或簇的方法。文本聚类可以帮助我们发现文本数据中的隐藏模式、主题和关联性。Python 提供了丰富的工具和库来实现文本聚类任务。
## 文本预处理
在进行文本聚类之前，首先需要对文本数据进行预处理。预处理步骤通常包括分词、去除停用词、词干提取和向量化等。
### 分词
分词是将文本数据划分为单个词或短语的过程
原创
2023-07-22 05:43:04
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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文本聚类实现
## 概述
在本文中，我将为你介绍如何使用Python实现文本聚类。文本聚类是将相似的文本数据分组到一起的一种技术。通过文本聚类，我们可以更好地理解文本数据的结构和关系，从而为后续的文本分析和信息提取提供基础。
## 流程
下面是实现文本聚类的一般流程，我们将在接下来的步骤中详细介绍每一步。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处
原创
2023-07-24 00:26:01
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# 文本聚类 Python 实现教程
## 整体流程
首先，我们需要明确文本聚类的整体流程，具体如下表：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 文本聚类 |
| 4 | 结果可视化 |
## 代码示例
### 数据
原创
2024-04-23 07:03:02
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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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2023-07-24 20:17:28
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文本聚类正所谓人以类聚，物以群分。人类获取并积累信息时常常需要整理数据，将相似的数据归档到一起。许多数据分析需求都归结为自动发现大量样本之间的相似性，并将其划分为不同的小组，这种根据相似性归档的任务称为聚类。基本概念聚类(cluster analysis)指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程，目标是使得每个子集内部的元素尽量相似，不同子集间的元素尽量不相似。这些子集又被称为簇(cluster
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2023-08-11 11:50:51
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输入分析： mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的，所以需要把txtfile转换成sequenceFile，而聚类必须是向量格式的，mahout提供下面两个命令来将文本转成向量形式 1.mahout seqdirectory：将文本文件转成SequenceFile文件，SequenceFile文件是一种二制制存储的key-value键值对,http://www.dongtai
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2023-12-28 15:53:32
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本文主要承接上文，以tsne的方式，侧面验证聚类的效果。流程大致为：1.用sklearn对数据进行tsne降维； 2.用Matplotlib进行数据可视化和数据探索。1、故事的起源 上次写到航空公司客户的RFM价值分析，即抽取航空公司2012年4月1日至2014年3月31日的数据，构建出客户关系长度L、消费时间间隔R、消费频率F、飞行里程M、折扣系数的平均值C共5个维度的特征，再对特
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2024-08-20 14:58:35
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目录文本聚类聚类算法Affinity propagation算法概述特点K-means算法概述特点Chinese Whispers算法概述特点选择算法计算过程优化聚类API设计参考资料 文本聚类文本聚类(Text Clustering)，是依据同类文档的相似度较大，而不同类的文档相似度较小的原则，使用无监督的机器学习方法，将同类文档从目标语料库聚集到一簇的任务。聚类不需要训练过程，也不需要预先对
# Python 离散数据聚类的实现指南
在数据科学中，聚类是一种常见的数据分析方法，可以将相似的数据点分组成集合。若你有一组离散数据，使用 Python 进行聚类分析是一个不错的主意。本文将提供一个详尽的流程，帮助你从数据预处理到聚类结果的可视化。
## 流程图概览
以下是整个聚类过程的步骤：
| 步骤 | 描述
