头文件：#ifndef _Preprocess_H
#define _Preprocess_H
#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<string>
#include<iomanip>
#include<fstr
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2023-07-19 13:50:57
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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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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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给出已经分好的英文数据集，数据集中没有重复的单词，进行文本聚类聚类就是先把英文单词转化为向量，根据要聚成多少类，随机选择点，用欧氏距离或者余弦距离进行计算，把随机选择的中心点附近的点跟他归为一类，所以要先计算tdidf的值，关于pycharm中kmeans包中的函数介绍n_clusters: 簇的个数，即你想聚成几类init: 初始簇中心的获取方法n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补
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2024-05-29 10:19:38
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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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文本聚类2
聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它所划分的类是未知的，故此，这是一个“无指导的学习”（unsupervised learning）过程，即聚类算法不需要“教师”的指导，不需要提供训练数据，它倾向于数据的自然划分。 文本聚类（Text clustering）:&nb
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2024-08-24 20:19:07
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文本聚类算法介绍分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法，他们的目的都是将相似度高的对象归类，不同点在于分类是采用监督学习，分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本，而聚类是将若干文本进行相似度比较，最后将相似度高的归为一类。在分类算法中，训练集为已经标注好的数据集，但是微博文本具有的大数据特性及不确定性决定了标注数据的难度，因此本文选择聚类算法对大量且随机的微博文本进行处理。大量文本建模后还需要对
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2024-07-05 21:18:26
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在当今的信息时代，文本聚类作为一种重要的自然语言处理技术，在处理大规模文本数据时显得尤为重要。本文将系统地阐述“Java文本聚类”的解决方案，主要侧重于版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展，逐步展示如何有效地在Java环境中实现文本聚类。
## 版本对比
在不同的文本聚类实现中，特性差异显著。以下将对比两种常见的Java库：Apache Commons Math和Wek
# Java文本聚类入门指南
在大数据时代，文本数据的处理成为了数据分析的重要任务。文本聚类是自然语言处理中的一种常见方法，可以将相似的文本分组，从而使数据分析更加高效。这篇文章将介绍文本聚类的基本概念，并提供一个简单的Java实现示例。
## 文本聚类简介
文本聚类是将文本数据按相似性分组的过程。用户可以通过聚类算法识别数据中的潜在模式。常见的聚类算法包括 K-means、层次聚类和 DB
原创
2024-10-09 05:30:33
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引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介 文本聚类( text
clustering
，也称文档聚类或
document
clustering
)指的是对文档进行的聚类分
析，被广泛用于文本挖掘和信息检索
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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Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。一、Kmeans原理 1. 输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 输出：数据da
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2024-01-08 15:47:26
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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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在本文中，我们将深入探讨“Java文本聚类算法”的实现与优化过程。文本聚类是一种无监督学习技术，旨在将相似的文本自动分组，广泛应用于信息检索、自动摘要和数据挖掘等领域。
### 背景描述
随着信息量的爆炸性增长，如何高效地管理和处理文本数据成为一个重要课题。文本聚类能够帮助我们从大量信息中提取有价值的内容。
以下是文本聚类的处理流程：
```mermaid
flowchart TD
廿——Java 类集框架Java 的类集框架可以使程序处理对象的方法标准化，类集接口是构造类集框架的基础，使用迭代方法访问类集可以使对类集的操作更高效。一、认识类集框架在基础应用中，通常我们可以通过数组来保存一组具有相同属性的对象或者基本类型的数据，但是用数组的弊端在于其大小是不可更改的，因此出于灵活性的考虑，可以使用链表来实现动态的数组。任何事情都有两面性，灵活性的代价就是操作上的繁琐。在计算机
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2023-11-10 08:36:09
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在当今信息爆炸的时代，文本数据的处理和分析变得愈发重要。实现文本聚类的需求随之增加，让我们来探索如何在Java中实现文本聚类的过程。
> **2015年**，我第一次接触到文本聚类的概念，随着技术的快速发展，聚类算法逐渐成熟。此技术不仅能帮助我们更好地理解数据，还能为后续数据分析和决策提供支持。
```mermaid
timeline
title 文本聚类发展历程
2015 :
俗话说“外行看热闹，内行看门道“，作为一个机器学习的门外汉，刚研究python机器学习scikit-learn两周时间，虽然下面这段程序可能对于那些专研算法或机器学习的人来说非常简单，但对于一些入门的同学和我自己还是非常有帮助的。如果文章中有错误或不足之处，还请你微微一笑，原谅之；当然也非常欢迎你提出建议或指正~基本步骤包括： 1.使用pyt
# 文本聚类的实现
## 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用Java实现文本聚类。文本聚类是将文本数据按照相似性进行分组的一种技术。在本文中，我们将使用K-means算法来实现文本聚类。
## K-means算法
K-means算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个聚类，每个聚类由距离最近的质心（也称为聚类中心）代表。算法的过程如下：
1. 随机初始化K个质心。
2. 遍历数据
原创
2023-08-12 04:56:05
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何为聚类简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。聚类过程1）特征选择(feature selection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示
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2023-09-16 11:20:44
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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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