keams聚类：（可以试试） scipy cluster库简介scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical cluster
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2024-02-04 07:56:20
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本文结构框架引言LDA主题模型的预备知识（1）多项式分布 Multinomial Distribution（2）狄利克雷分布 Dirichlet Distribution（3）共轭分布 Conjugate Distribution（4）吉普斯采样 Gibbs SamplingLDA主题模型的代码过程（1）文本预处理（2）建模和可视化（3）模型优化A、困惑度（perplexity）B、一致性（co
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2023-10-18 18:27:13
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1.背景介绍数据挖掘和机器学习领域中，聚类分析是一种常见的方法，用于从大量数据中发现具有相似性的数据点。聚类分析的目的是将数据点分为不同的类别，以便更好地理解数据的结构和特征。聚类算法可以帮助我们发现隐藏的模式和关系，从而为决策提供有价值的见解。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种常用的聚类算法
# 使用Python实现文本分析中的聚类分析算法
本文将指导你如何使用Python进行文本分析中的聚类分析。我们将通过分步流程进行讲解，并提供每一步所需的代码示例和相应的注释。希望通过这篇文章能让你对文本聚类分析有一个全面的了解。
## 步骤流程
| 步骤序号 | 步骤 | 描述 |
|---------
以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。聚类概念 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
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2023-09-29 23:38:22
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聚类分析数据聚类理论理论一、聚类定义二、聚类与分类区别三、聚类分析的目的四、聚类主要方法 数据聚类理论理论一、聚类定义数据聚类 ( Cluster analysis )是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律
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2023-08-30 08:43:16
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# 文本聚类分析及其实现
近年来，随着信息技术的发展，数据量呈爆炸式增长。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了数据科学中的一个重要任务。文本聚类分析便是其中的一项应用，其目的是将大量文本数据按相似性进行分组，从而挖掘潜在的信息结构。本文将简单介绍文本聚类的概念、方法以及如何在Python中实现，最后附上相关的类图和状态图。
## 1. 什么是文本聚类？
文本聚类是将一组文本数据分为不同的
文本聚类分析在Python的应用
在现代数据驱动的世界中，文本数据的增长速度迅猛。企业和研究机构需要分析大量的文本数据，如社交媒体内容、电子邮件和客户反馈，以提取出有价值的信息。在此背景下，文本聚类分析作为一种重要的无监督学习方法，能够帮助我们对相似文本进行归类，从而提高数据分析的效率。随着技术的不断进步，文本聚类分析的算法和工具也随着演进不断改进。
```markdown
> 用户原始需求：
作业需求：分析两本类型不同的现代小说的词性分布，如武侠或侦探小说等.用一个类读入整本小说。用自然语言处理工具。初始化过程分析内容。分解词语并获取词性(如动词.形容词等).类对象取索引返回词和词性两项主要信息在调用类对象的函数中，实现词性的统计。用饼状图可视化个主要词性频率，对比两本小说的饼状 编辑 全部代码：import jieba
import jieba.pos
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2023-07-27 16:48:16
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1 K-means聚类算法k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。其处理过程如下： 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心； 2.对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇 3.对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心 4.重复2、3直到聚类中心不再发生改变 2 K-means的应用2.1 数据介绍现有1999年全国31个
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2024-05-29 07:09:19
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一、导入库
import plotly as py
from sklearn.cluster import KMeans
import warnings
import os
warnings.filterwarnings("ignore")
py.offline.init_notebook_mode(connected = True)
# for basic mathematics operati
# Python3 文本聚类分析实现指南
## 简介
在本指南中，我将教会你如何使用Python3进行文本聚类分析。文本聚类是指将相似的文本数据分组到一起的过程，它是文本挖掘中一项重要的技术。
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍实现文本聚类分析的整个流程，并给出每一步所需的代码示例和解释。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现文本聚类分析的整个流程。我将使用表格展示每个步骤。
原创
2024-02-22 07:45:58
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一、算法概述DBSCAN是一个出现得比较早（1996年），比较有代表性的基于密度的聚类算法，DBSCAN是英文Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 的缩写，意思为：一种基于密度，同时对于有噪声（即孤立点或异常值）的数据集也有很好的鲁棒的空间聚类算法。DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的
kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类(单词聚类)几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
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2024-08-23 20:19:35
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文本数据的读取与处理1.读取数据import pandas as pd
df = pd.read_excel('新闻.xlsx')
df.head() 2.中文分词（1）简单演示# 中文分词演示
import jieba
word = jieba.cut('我爱北京天安门')
for i in word:
print(i)# 第一条新闻标题
df.iloc[0]['标题']&nb
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2024-09-26 06:42:25
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聚类分析定义与作用：是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面应用十分广泛，是国内外较为流行的多变量统计分析方法之一。聚类分析的类型:是实际问题中，如根据各省主要的经济指标，将全
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2023-06-20 17:52:29
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一.聚类聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中心(质心)，并且可以具有边界或范围。聚类可以作为数据分析活动提供帮助，以便了解更多关于问题域的信息，即所
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2023-05-31 16:53:44
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作者简介
Introduction聚类分析是一种机器学习领域最常用的分类方法，它在在客户分类，文本分类，基因识别，空间数据处理，卫星图片处理，医疗图像自动检测等领域有着广泛应用。聚类就是将相同，相似的对象划分到同一个组中，聚类分析事前不需要参考任何分类信息，可以通过判断数据表特征的相似性来完成对数据的归类。在聚类分析中，观测值的类别一般情况下是未知的。我们希望将观测值聚类为合适的几个分
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2024-06-17 21:37:01
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1、数据提取def loadData(filePath):
myData=[]
file=open(filePath)
for line in file.readlines()[1:]:
oldLine=line.strip().split('\t')
myLine=list(map(float,oldLine[1:]))
myData.append(myL
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2023-06-21 22:28:10
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1 基础算法 (1) K-means算法：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 (2) K-means算法是局部最优解，初始聚类中心一般是随机选择，有可能运行两次的结果稍有不同。 (3) 距离公式常采用欧式距离和余弦相似度公式，前者越小代表距离越小，后者越大代表越相似。2 算法实现import numpy as np
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2023-06-21 21:47:55
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