tf-idf kmeans文本聚类

TF-IDF是一种常用的文本加权技术，用于评估一个词对于一个文件集或语料库中某一份文件的重要程度。它通过计算一个词在文件中出现的次数与在整个语料库中出现的频率的比例来确定词的重要性。具体而言，一个词在文章中出现次数越多，同时在所有文档中出现次数越少，就越能够代表该文章。

在进行文本聚类时，可以使用TF-IDF提取文本特征。首先，使用分词工具（例如jieba）对文本进行分词，然后使用停用词表删除常见词汇。接下来，计算每个词的TF-IDF值，并将其作为文本的特征。最后，可以使用KMeans算法进行聚类，将文本划分为不同的群组。

总结来说，tf-idf kmeans文本聚类的过程包括使用TF-IDF提取文本特征和使用KMeans算法进行聚类。通过TF-IDF可以计算每个词的重要性，然后将文本表示为特征向量，最后使用KMeans算法将文本聚类成不同的群组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型（附案例实战）](https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/129887890)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [tf-idf kmeans文本聚类](https://blog.csdn.net/be_humble/article/details/121234927)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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