word2vec和kmeans聚类
时间: 2023-08-21 15:07:03 浏览: 78
Word2Vec是一种用于生成词向量的算法,它可以将单词映射到一个高维空间中的向量表示。这些向量可以捕捉到单词之间的语义和语法关系。在引用\[2\]中提到的例子中,Word2Vec生成了一个词典文件和一个向量文件。词典文件记录了出现过的词汇以及它们的出现次数,而向量文件则包含了每个词汇的向量表示。
K-means聚类是一种常用的无监督学习算法,它可以将数据点划分为不同的簇。在使用K-means聚类时,我们可以将Word2Vec生成的词向量作为输入数据,然后将这些向量划分为不同的簇。这样可以帮助我们发现具有相似语义的单词。
在引用\[3\]中的代码示例中,wordsCluster函数接受一个文本路径和一个词向量大小作为参数。它首先读取文本文件中的内容,并将每个单词存储在一个列表中。然后,它使用Word2Vec算法将这些单词向量化,并将词向量保存在一个文本文件中。最后,它调用K-means聚类算法将词向量划分为不同的簇。
综上所述,Word2Vec和K-means聚类可以结合使用,通过将单词向量化并进行聚类,来发现具有相似语义的单词。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用word2vec实现关键词聚类](https://blog.csdn.net/orangefly0214/article/details/90518229)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【数据挖掘实战】——使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似城市](https://blog.csdn.net/lxwssjszsdnr_/article/details/127756337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [5-21 利用word2vec和kmeans对词语进行聚类处理](https://blog.csdn.net/weixin_46400833/article/details/117110246)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)