中文相似度聚类方法的python实现

中文相似度聚类方法的实现可以用Python中的sklearn库和jieba分词库来完成。以下是一个简单的实现示例：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

# 定义要聚类的文本列表
text_list = ['这是一个测试文本', '这是另一个测试文本', '这是一个测试的例子']

# 分词
seg_list = []
for text in text_list:
    seg_list.append(' '.join(jieba.cut(text)))

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(seg_list)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 输出结果
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
    print(text_list[i], '属于第', label, '类')

在这个示例中，我们使用了jieba库将文本分词，然后使用CountVectorizer将分词后的文本转换成向量表示，最后使用KMeans算法进行聚类。这个示例只是一个简单的实现，实际使用时需要根据具体的需求进行调整和优化。

相关问题

余弦相似度聚类加速 代码实现

以下是余弦相似度聚类加速的Python代码实现：

import numpy as np

def cosine_similarity(x, y):
    """计算余弦相似度"""
    dot_product = np.dot(x, y)
    norm_x = np.linalg.norm(x)
    norm_y = np.linalg.norm(y)
    return dot_product / (norm_x * norm_y)

def cluster_cosine_similarities(X):
    """计算数据集中所有样本之间的余弦相似度"""
    n_samples = X.shape[0]
    similarities = np.zeros((n_samples, n_samples))
    for i in range(n_samples):
        for j in range(i, n_samples):
            similarity = cosine_similarity(X[i], X[j])
            similarities[i][j] = similarity
            similarities[j][i] = similarity
    return similarities

def cluster(data, threshold):
    """基于余弦相似度聚类"""
    similarities = cluster_cosine_similarities(data)
    n_samples = data.shape[0]
    clusters = []
    visited = set()
    for i in range(n_samples):
        if i not in visited:
            cluster = set()
            for j in range(i, n_samples):
                if similarities[i][j] >= threshold:
                    cluster.add(j)
                    visited.add(j)
            clusters.append(cluster)
    return clusters

使用示例：

data = np.array([
    [1, 2, 3],
    [2, 3, 4],
    [3, 4, 5],
    [4, 5, 6],
    [5, 6, 7],
    [6, 7, 8]
])

clusters = cluster(data, 0.8)
print(clusters)

输出结果：

[{0, 1, 2, 3, 4, 5}]

说明所有样本都被聚类在了一起。

高维向量kmeans聚类算法python实现

高维向量K-Means聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，用于将一组数据集分组成多个簇，每个簇中的数据点相似度较高。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现这个过程。以下是一个简单的步骤和代码示例：

1. 导入必要的库：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

2. 准备数据（这里假设我们有一个二维numpy数组，代表高维向量）：

# 创建一些高维随机数据
X = np.random.rand(100, 10)  # 100个样本，每个样本有10维特征

3. 设置K-Means参数，包括簇的数量（k）：

k = 3  # 假设我们要分成3个簇

4. 实例化并训练KMeans模型：

kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(X)

5. 获取聚类结果：

labels = kmeans.labels_  # labels数组，每个元素是样本属于的簇的索引
centroids = kmeans.cluster_centers_  # 簇的质心

6. 可视化（如果数据维度较低，可以使用matplotlib等库可视化）：

if k <= 2:
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
    plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], s=300, c='red')
    plt.show()