7、新闻组数据集的文本分析与无监督学习探索

新闻组数据集的文本分析与无监督学习探索

1. 新闻组数据特征提取与预处理

1.1 初始特征分析

在对新闻组数据集进行特征提取时，最初提取的前500个特征存在一些问题。这些特征中包含大量数字（如00、000等）以及字母与数字的组合（如a86、b8f），它们无法传达重要信息。此外，还有许多无实际意义的常用词，像“you”“the”“them”“then”等，并且存在一些信息重复的词，例如“tell”和“told”、“use”和“used”、“time”和“times”。

1.2 文本预处理

为了解决上述问题，我们首先进行文本预处理，只保留纯字母的单词，去除数字和字母数字组合。以下是实现该功能的过滤函数：

def is_letter_only(word):
    for char in word:
        if not char.isalpha():
            return False
    return True

data_cleaned = []
for doc in groups.data:
    doc_cleaned = ' '.join(word for word in doc.split() if is_letter_only(word))
    data_cleaned.append(doc_cleaned)

通过上述代码，我们得到了清理后的新闻组数据。

1.3 停用词去除

停用词是那些对文档区分作用不大的常用词，它们通常会给词袋模型增加噪声，因此可