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。

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聚类分析的结果怎么看？import pandas as pd import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 读取中文文本数据 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_

在这段代码中，通过对中文文本数据进行分词和构建 TF-IDF 矩阵，然后使用 KMeans 聚类算法将文本数据分为 n_cluster 个簇。每个簇代表一个主题或者一个类别，可以通过观察每个簇中的文本数据的内容来理解这个簇所代表的主题或类别。

在这里，我们可以通过查看每个簇中的文本数据来了解聚类结果。可以使用 Pandas 的 groupby 函数将原始数据按照 cluster 列进行分组，然后查看每个簇中的微博正文内容：

groups = df.groupby('cluster')
for i in range(n_cluster):
    print('Cluster %d:' % i)
    print(groups.get_group(i)['微博正文'].tolist())
    print()

此外，我们还可以使用词云图来可视化聚类结果。可以将每个簇中的微博正文内容合并为一个字符串，然后使用 WordCloud 库生成词云图。以下是示例代码：

for i in range(n_cluster):
    text = ' '.join(groups.get_group(i)['微博正文'].tolist())
    wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600).generate(text)
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis('off')
    plt.show()

这样可以生成 n_cluster 张词云图，每张词云图代表一个簇。通过观察词云图中出现频率较高的词语，可以初步了解该簇所代表的主题或类别。

这个代码我的mac m1显示不出词云，怎么修改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 font_path='/System/Library/Fonts/Supplemental/Songti.ttc' 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).generate(text) plt.imshow(wordcloud) plt.axis('off') plt.show()

这个问题可能是因为你的mac m1默认的字体库没有'Songti.ttc'这个字体文件而导致的。你可以尝试修改代码中的font_path，指定一个你mac m1中存在的字体文件路径，例如：

font_path='/Library/Fonts/Arial.ttf'

将上面的代码中的Arial.ttf替换成你mac m1中存在的字体文件即可。