基于 K-Means 算法的文本聚类

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本文介绍如何利用K-Means算法进行新闻文本聚类分析，包括数据预处理、特征提取、聚类模型建立及测试等步骤。通过Python实现了一个完整的文本聚类流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

K-Means 算法的文本聚类

1、能够从社交媒体或网上给定的数据集（数据集已给定），从中挖掘出新闻话题，如在线检测微博消息中大量突现的关键字，并将它们进行聚类，从而找到若干个新闻话题。
2、给定一个新闻信息或报道作为测试样本，测试其所属的报道分类。
3、最终要求有训练集，测试集，聚类模型和相关源码及简要说明。
4、系统实现包含预处理，特征提取，训练时采用的聚类模型，测试时采用的分类模型。

实验预备知识： Python基本语法
K-means聚类算法相关知识
基于TF-IDF算法的特征提取
文档相似度计算
实验环境： Windows10操作系统Python2.7 IDLE

转载地址

一、实现流程
这里写图片描述
二、概要设计
1、读取训练集文本内容
读取给定数据集文件夹中每一个文档后，将文本内容写入一个Result.txt，每一行为一个文档，方便后面词频矩阵的处理。
2、文本预处理
读取之前存放所有文本内容的Result.txt，将其内容去空格，去标点，并用结巴进行分词。
3、特征提取
使用scikit-learn工具调用CountVectorizer()和TfidfTransformer()函数计算TF-IDF值，将文本转为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频。将词频矩阵保存在TF-IDF_Result文档中。
4、 K-Means聚类
，对文本根据浏览内容后的经验分为3类，调用sklearn.cluster实现，并保存该聚类模型，对测试集使用
5、测试集分类
使用clf.fit_predict 方法测试测试集文本。
三、关键模块详细设计实现
1、特征提取

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 将文本中的词语转换为词频矩阵 矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
vectorizer = CountVectorizer()

# 该类会统计每个词语的tf-idf权值
transformer = TfidfTransformer()

# 第一个fit_transform是计算tf-idf 第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))

# 获取词袋模型中的所有词语
word = vectorizer.get_feature_names()

# 将tf-idf矩阵抽取出来，元素w[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
weight = tfidf.toarray()

2、聚类模型

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.externals import joblib

def K_Means(weight):
    print 'Start Kmeans:'

    # 选择3个中心点
    clf = KMeans(n_clusters=3)

    # clf.fit(X)可以把数据输入到分类器里
    clf.fit(weight)

    # 3个中心点
    print 'cluster_center:'
    print(clf.cluster_centers_)

    # 每个样本所属的簇
    # print(clf.labels_)
    print'list_number label  '
    i = 1
    while i <= len(clf.labels_):
        print i,'          ',clf.labels_[i - 1]
        i = i + 1

    # 用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数
    print 'inertia:'
    print(clf.inertia_)

    # 保存模型
    joblib.dump(clf, 'km.pkl')

四、结果展示
1、聚类结果
注：训练集在train文件夹中
这里写图片描述

2、分类结果
注：测试集在test文件夹中
这里写图片描述

五、参考资料
【1】 http://blog.youkuaiyun.com/eastmount/article/details/50323063
【2】 http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1479320/
【3】 http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/17589329
【4】 http://www.cnblogs.com/meelo/p/4272677.html
【5】 http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering

六、实验源码

# *- coding: utf-8 -*-


import sys
import os
import jieba
import jieba.analyse
import codecs
import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from zhon.hanzi import punctuation
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.externals import joblib

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')


# Step1:Read file

def read_file():
    path = "train\\C4-Literature\\"
    resName = "Result.txt"
    if os.path.exists(resName):
        os.remove(resName)
    result = codecs.open(resName, 'w', 'utf-8')

    num = 1
    while num <= 33:
        name = "C4-Literature%d" % num
        fileName = path + str(name) + ".txt"
        source = open(fileName, 'r')
        line = source.readline().decode('GB2312')
        line = line.strip('\n')
        line = line.strip('\r')

        while line != "":
            line = line.encode('utf-8')
            line = line.replace('\n', ' ')
            line = line.replace('\r', ' ')
            result.write(line + ' ')
            line = source.readline().decode('GB2312')
        else:
            result.write('\r\n')
            source.close()
        num = num + 1

    else:
        result.close()

    return resName

# Step2:cut file and get feature vector matrixes
def get_TFIDF(resname,filename):
    corpus = []  # 语料库 空格连接

    # 读取语料  一行为一个文档
    for line in open(resname, 'r').readlines():
        line=line.strip() # 删除末尾的'/n'
        string = re.sub(ur"[%s]+" % punctuation, "", line.decode("utf-8"))  # 去标点
        seg_list = jieba.cut(string,cut_all=False) # 结巴分词
        corpus.append(' '.join(seg_list))

    # 将文本中的词语转换为词频矩阵 矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
    vectorizer = CountVectorizer()

    # 该类会统计每个词语的tf-idf权值
    transformer = TfidfTransformer()

    # 第一个fit_transform是计算tf-idf 第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
    tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))

    # 获取词袋模型中的所有词语
    word = vectorizer.get_feature_names()

    # 将tf-idf矩阵抽取出来，元素w[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
    weight = tfidf.toarray()

    # fileName = "TF-IDF_Result.txt"
    result = codecs.open(filename, 'w', 'utf-8')
    for j in range(len(word)):
        result.write(word[j] + ' ')
    result.write('\r\n\r\n')

    # 打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
    for i in range(len(weight)):
        for j in range(len(word)):
            result.write(str(weight[i][j]) + ' ')
        result.write('\r\n\r\n')

    result.close()
    return weight

# Step3:Clustering
def K_Means(weight):
    print 'Start Kmeans:'

    # 选择3个中心点
    clf = KMeans(n_clusters=3)

    # clf.fit(X)可以把数据输入到分类器里
    clf.fit(weight)

    # 3个中心点
    print 'cluster_center:'
    print(clf.cluster_centers_)

    # 每个样本所属的簇
    # print(clf.labels_)
    print'list_number label  '
    i = 1
    while i <= len(clf.labels_):
        print i,'          ',clf.labels_[i - 1]
        i = i + 1

    # 用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数
    print 'inertia:'
    print(clf.inertia_)

    # 保存模型
    joblib.dump(clf, 'km.pkl')

# Step4:Test
def test():
    path = "test\\"
    test_name = "test_result.txt"
    file_name = "test_TF-IDF.txt"
    if os.path.exists(test_name):
        os.remove(test_name)
    test_result = codecs.open(test_name,'w','utf-8')

    for file in os.listdir(path):
        source = open(path + file,'r')
        line = source.readline().decode('GB2312')
        line = line.strip('\n')
        line = line.strip('\r')

        while line !="":
            line = line.encode('utf-8')
            line = line.replace('\n',' ')
            line = line.replace('\r',' ')
            test_result.write(line + ' ')
            line=source.readline().decode('GB2312')

        else:
            test_result.write('\n\r')
            source.close()
    test_result.close()

    test_weight = get_TFIDF(test_name,file_name)

    # 载入保存的模型
    clf = joblib.load('km.pkl')

    clf.fit_predict(test_weight)

    print'list_number label  '
    i = 1
    while i <= len(clf.labels_):
        print i, '          ', clf.labels_[i - 1]
        i = i + 1


if __name__ == '__main__':
    resName = read_file()
    filename = "TF-IDF_Result.txt"
    weight=get_TFIDF(resName,filename)
    K_Means(weight)
    test()