Python文本聚类分析

本文将会从数据预处理、特征提取、聚类算法选择等多个方面详细介绍Python文本聚类分析的步骤和方法。

一、数据预处理

数据预处理是文本聚类分析的第一步，其目的是对原始文本数据进行去噪、规范化、标准化等处理，以便后续的特征提取和聚类。

常见的文本预处理方法有：

1、去除停用词和标点符号，如“的”、“了”等，可以减小文本的维度，加快计算速度；

import jieba
import re

#去除停用词和标点符号
def clean_text(text):
    stop_words = [word.strip() for word in open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8')]
    text = re.sub('[^\u4e00-\u9fa5]+', '', text)
    seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
    cleaned = ''
    for word in seg_list:
        if word not in stop_words:
            cleaned += word + ' '
    return cleaned.strip()

2、文本去重，如果有相同或者高度相似的文本，可以考虑只保留其中一个；

import difflib

#去除重复和高度相似的文本，文件text_list.txt存有多篇文本，每篇文本一行
def deduplicate_text(source_file, target_file):
    with open(source_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text_list = f.readlines()
    deduplicated = []
    for i, text in enumerate(text_list):
        duplicate = False
        for j, dedup_text in enumerate(dedupl