我的代码里怎么看聚类结果？df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk') # 设置停用词 stopwords = set() content = [line.strip() for line in open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] # print(content) stopwords.update(content) jieba.load_userdict(stopwords) # 对文本数据进行分词 df['content_cut'] = df['微博正文'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x))) # print(df['content_cut']) # 构建TF-IDF矩阵 tfidf = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['content_cut']) print(tfidf_matrix) # 聚类分析 n_cluster = 3 kmeans = KMeans(n_clusters=n_cluster, random_state=0) kmeans.fit(tfidf_matrix) # 将聚类结果添加到原始数据中 df['cluster'] = kmeans.labels_ # 生成词云图 for i in range(n_cluster): text = ' '.join(df[df['cluster']==i]['content_cut']) wordcloud = WordCloud( stopwords=stopwords, background_color='white', width=800, height=600,font_path='/System/Library/Fonts/Supplemental/Songti.ttc').generate(text) plt.imshow(wordcloud) plt.axis('off') plt.show()

在你的代码中，聚类结果已经被存储在了 `df['cluster']` 列中，每个样本被分配到了一个聚类簇。你可以使用 Pandas 的一些函数来查看聚类结果，例如：

1. 查看每个聚类簇的样本数：

   print(df['cluster'].value_counts())

2. 查看每个聚类簇的样本：

   for i in range(n_cluster):
       print(f'Cluster {i}:')
       print(df[df['cluster']==i]['微博正文'])

你也可以通过可视化来更好地查看聚类结果。例如，你可以使用 Seaborn 的 `scatterplot` 函数绘制每个样本的分布情况，并使用不同的颜色表示不同的聚类簇：

import seaborn as sns

sns.scatterplot(x='x_axis', y='y_axis', hue='cluster', data=df)

其中，`x_axis` 和 `y_axis` 分别是你使用 PCA 或 t-SNE 降维后得到的两个维度，`hue` 参数指定了颜色映射的变量，即聚类簇。