使用Python构建词袋模型和主题模型特征进行文本聚类分析

使用Python构建词袋模型和主题模型特征进行文本聚类分析

文本聚类是一种将相似的文本数据分组的常用技术。它可以帮助我们理解大规模文本数据集的结构，并从中发现隐藏的模式和主题。在本文中，我们将使用Python构建词袋模型和主题模型特征，并将其应用于文本聚类分析。

词袋模型是一种简单而有效的文本表示方法。它将文本表示为一个词汇表中所有单词的向量，其中每个维度表示一个单词的出现次数或出现频率。我们将使用词袋模型作为特征表示，以便在聚类分析中使用。

首先，我们需要准备我们的文本数据。假设我们有一个包含多个文档的文本集合。我们可以将每个文档视为一个独立的样本。

documents = [
    "这是第一个文档",
    "这是第二个文档",
    "这是第三个文档",
    "这是第四个文档",