使用K-均值聚类算法进行文本聚类

最新推荐文章于 2025-05-29 21:28:37 发布

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分类专栏：机器学习文章标签： python K-均值聚类文本聚类机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38607035/article/details/82764644

中文文本聚类主要有以下几个步骤：

切词
去除停用词
构建词袋空间VSM(vector space model)
TF-IDF构建词权重
使用K-means算法

参考博客使用scikit-learn进行KMeans文本聚类，按照以下步骤简单进行了文本聚类：

使用jieba结巴分词Github对文本进行中文分词
使用scikit-learn的TfidfVectorizer把原始文本转化为TF-IDF的特征矩阵
使用K-means进行文本聚类

具体代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster

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机器学习实战——K-均值聚类算法：原理与应用

m0_65481401的博客

01-08

1520

K-均值聚类算法是一个强大且高效的无监督学习算法，广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。其核心思想是通过最小化簇内点与簇中心的距离来进行数据的划分。尽管K-均值具有较好的性能，但也存在一些局限性，如对初始聚类中心的敏感性以及处理非凸形状簇的困难。通过对算法的优化和变种，可以在许多复杂的场景中取得更好的聚类效果。 K-均值聚类不仅是机器学习中的一个基础算法，也是许多领域中的实际应用工具。通过深入学习其原理、实现以及优化方法，可以帮助我们在数据分析中发挥更大的价值。

算法——K-均值聚类K-Means Clustering

weixin_43156294的博客

05-04

2407

K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。

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K均值聚类的文本挖掘

何加焉的博客

12-02

449

K-means聚类算法--原理及代码

最新发布

kiki5862的博客

05-29

1234

K-means是一种经典的无监督聚类算法，通过迭代优化将数据划分为K个簇，使簇内样本相似度高。算法流程包括初始化中心点、样本分配、中心点更新等步骤，目标是最小化簇内平方误差。其优点是简单高效，但对初始中心敏感且需预设K值。文章通过Python代码演示了K-means在模拟数据上的应用，包括数据处理、聚类实现和结果可视化，并分析了算法的优缺点。

文本聚类分析算法_10.HanLP实现k均值--文本聚类

weixin_39967405的博客

11-20

748

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLPgithub.com10. 文本聚类正所谓物以类聚，人以群分。人们在获取数据时需要整理，将相似的数据归档到一起，自动发现大量样本之间的相似性，这种根据相似性归档的任务称为聚类。10.1 概述1.聚类聚类(cluster analysis )指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程...

K均值聚类

LOLUN9的博客

04-16

5008

K均值聚类又叫做(k-means算法)是属于无监督学习里的一种最基础最常用聚类算法。所谓聚类即人以类聚、物以群分，将样本按照各自的特点分为不同的类别，所谓无监督即事先不知道任何样本属于哪个类别。如下图所示一些样本被分为了绿色，红色，蓝色的三类。聚类的应用非常广泛包括客户群体的划分，推荐系统，文本聚类中，国家电网用户画像，基于用户位置信息的商业选址等。下面就让我们一起快乐的学习吧！ ...

基于LDA的改进K_means算法在文本聚类中的应用

09-13

基于LDA的改进K_means算法在文本聚类中的应用

面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究.docx

11-04

"面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究" 本文 recherché 了面向立木识别的有效 K-均值聚类算法，以解决林区...3. 其他领域的聚类分析，例如图像分割、文本分类等，使用 K-均值聚类算法可以提高聚类的准确率和效率。

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

weixin_39407597的博客

08-13

984

K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。

kMeans算法（K均值聚类算法）

TURING.DT

04-27

1474

机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning（监督学习）。而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别，这在机器学习中被称作 unsupervised learning （无监督学习）。在本文中，我们关注其中一

改进K-Means算法在文本聚类中的应用

01-20

摘刁石3七随着Intemet的大规模普及和企业信息化程度的提高，无结构(如HTML和纯文本文件)或半结构(如XML数据)化的文本数据正在以惊人的速度增长，文本数据的管理和分析就变得空前重要。聚类技术作为文本信息挖掘技术中的核心技术之一，其目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大，而不同簇之间的相似度尽可能的小。自20世纪50年代以来，人们提出了多种聚类算法，大致可分为基于划分和基于层次的两种。在基于划分的聚类算法中，最著名的是K一MeanS算法。自 1967年由MacQueen 首次发表后，目前已经成为数理统计、模式识别、机器学习和数据挖掘等领域应用最普遍的聚类算法之一，并衍生出多种变形算法，组成了K一MeanS算法家族。这些K一Means 类型的算法聚类速度快、易于实现，而且适用于文本、图像特征等多种数据的聚类分析。然而，由于聚类初始中心点选择的随机性，传统K一Means算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动。本文基于密度的概念，对每个点(文本)按密度大小排序，通过自适应选择最佳密度半径来确定最大的点密度，选择密度较大且合理的点作为聚类的初始中心点，从而优化中心点的选择，使K·Means算法有个好的起点。同时针对文本特征矩阵的高维性、稀疏性等特点，文本的每一个类别聚类时限定于所选关键词的一个子集，因此本文在每一个聚类簇上根据变量对聚类结果贡献的重要程度赋予其不同的权值，重要的变量赋予较大的权值，可以有效地解决文本数据的稀疏性、高维性等问题，显著地提高K一Means算法聚类的准确性，快速发现好的聚类簇，得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法。本文对K一Means算法做了两点重要改进，实验表明改进后的算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果。同时，为了使聚类结果易于理解和表达，对聚类簇进行合适的标引，以便正确理解聚类簇内容，提高信息处理的性能和效率

K-Means文本聚类python实现

08-13

对文本进行聚类，文本预处理-->构造特征向量-->聚类，压缩包内含有实验用语料

k均值聚类 c语言,Kmeans文本聚类

weixin_42540248的博客

05-19

271

1、数据准备：文本按行存储，分词以空格分割；2、embedding：使用word2vec计算每个词组的embedding；./word2vec -train src.txt -output dst.vec -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 2 -binary 0./word2vec -train ...

文本聚类分析算法_读书笔记（8）kmeans聚类算法及应用

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11-20

1554

1、问题导入假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方...

基于 K-means 算法实现的文本聚类（干货）