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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由于工作需要，使用了聚类方法在文本语料中挖掘类别信息，下面是一个demo，供大家参考。实验数据由于公司原因不便公开。实验步骤：1、 排序去重，经过排序去重后数据从10万条变为3万条。 2、 结巴分词。 3、 特征提取，使用平滑后的tf-idf作为特征，为每个用户问题构建特征向量，采用了scikit-learn 中的类 TfidfVectorizer。 4、 采用了两种聚类方法K-means 。 K
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2023-12-10 16:30:26
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一、概述 文本聚类是聚类在文本上的应用，即在不需要标注语料的情况下，在文档层级上，用无监督方法自动找出文档与文档间的关联。 1.1 聚类 它是指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
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2023-11-07 08:47:54
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简单点说：分类是将一片文章或文本自动识别出来，按照先验的类别进行匹配，确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程
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2024-02-02 13:32:27
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@[TOC]( )引入库一、数据预处理1.加载数据2.加载停用词3.分词二、数据转换(tf-idf词袋模型)2.1 文本转换成词袋模型(词频作为统计指标)2.2 词频统计指标转换 tf-idf统计指标2.3 对词频向量进行降维（PCA）三、文本聚类（DBSCAN）四、sklearn调用knn和svm进行分类.4.1 KNN4.2 SVM五、分类和聚类的模型解释引入库首先导入本项目所需的所有模块。f
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2023-11-10 21:08:23
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聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。 1
、层次聚类算法
1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link
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2024-05-20 16:23:18
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分类：分类（classification），对于一个分类员来说，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”，理想情况下，一个分类员会从它得到的训练集何总进行“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）。聚类：聚类（clustering），简单的说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现
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2023-09-07 21:34:26
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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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#-*- coding:utf-8 -*-
import logging
import logging.config
import ConfigParser
import numpy as np
import random
import codecs
import os
from collections import OrderedDict
#获取当前路径
path = os.getcwd()
#
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2024-07-06 08:50:12
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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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python实现层次聚类
层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计
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2023-06-19 14:40:48
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# 分类与聚类在 Python 中的实现
在数据科学中，分类与聚类是重要的任务。分类是指将数据分配到预定义的类别中，而聚类则是将数据根据其特征进行分组。在本篇文章中，我们将通过步骤化的流程来实现这两个任务，并用代码示例进行说明。
## 整体流程概览
我们可以将分类和聚类的过程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-09-01 06:32:52
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Python 分类聚类的实现流程
在Python中，实现分类和聚类需要经历以下步骤：
1. 数据准备：收集和整理用于分类和聚类的数据。可以使用Python的Pandas库来读取和处理数据。
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗和预处理
# ...
```
2. 特征选择和提取
原创
2024-02-05 04:29:57
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前面我简单介绍了NMF在文档聚类上的应用。这次我会系统介绍一下文档聚类的一些内容，让大家有一个整体的印象。绪论 文档聚类（或文本聚类）是更大领域的数据聚类的一个子集，从信息检索（IR）、自然语言处理（NLP）和机器学习(ML) 等领域借用概念。一个好的文档聚类方法，计算机可以自动地将文档语料库组织成一个有意义的群集层次结构，从而使语料库高效浏览和导航。文档聚类可以产生不相交
# 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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一、分类问题分类是为了给那些已经给定的输入选择正确的标签。在基本的分类任务中，每个输入都被认为与其他的输入是隔离的。每个类别的标签集是预先定义好的（只有把类别划分好了，才能给输入划分类别）。分类任务举例：判断电子是否是垃圾邮件从一个固定的主题领域列表里，比如有‘体育’、‘技术’、‘政治’等，来判断新闻报道的主题判断给定词‘bank’的意思是指河的坡岸、金融机构、还是金融机构里的存储行为基本分类任务
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2023-08-28 11:25:29
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# 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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