通过Python实现K-means算法在微博数据挖掘中的应用

在微博数据挖掘中，K-means算法被广泛应用于发现热点话题、用户行为分析、广告效果评估等场景。K-means是一种基于划分的聚类算法，它通过迭代优化簇内距离的和来划分数据，使得同簇内的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。

以下是一个简化的步骤，介绍如何使用Python实现K-means算法在微博数据挖掘中的应用：

1. 数据获取
首先，你需要获取微博数据。这通常通过微博开放平台的API来实现。你需要注册开发者账号并创建应用，获取相应的访问令牌（Access Token）。

```python
# 假设你已经获取了Access Token
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'

# 使用requests库发送API请求获取微博数据
import requests

def get_weibo_data(access_token, count=100):
    url = f"https://api.weibo.com/2/statuses/user_timeline.json?access_token={access_token}&count={count}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()['statuses']
    else:
        return None
```

2. 数据预处理
获取到的微博数据通常是JSON格式，需