附加题：基于文本的向量 TFIDF 表示，利用 Sk-learn 工具包实现 Kmeans 算法，以实现 基于 TFIDF 和 Kmeans 的文本聚类。 （参考技术博客：https://www.cnblogs.com/qianyin123/p/9553805.html）

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库结合TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和K-means算法来进行文本聚类。以下是基本步骤：

1. **数据预处理**：
- 首先，你需要将文本数据分词并去除停用词（如常见词汇，无意义词等）。
- 对每个文档，计算每个词语的TF-IDF值，这会反映出词语在文档中的重要性和在整个文集中的普遍性。

2. **创建TF-IDF矩阵**：
- `TfidfVectorizer` 或 `CountVectorizer`（对于简单计数）可以用于生成TF-IDF矩阵，它是一个文档-特征矩阵，其中行代表文档，列代表特征（单词）。

3. **应用KMeans**：
- 通过`KMeans`类实例化一个K-means模型，并指定所需的簇数（`n_clusters`）。
- 调用`fit`方法对TF-IDF矩阵进行训练，模型会自动找出各个文档所属的簇中心（即聚类中心）。

4. **预测和评估**：
- 使用`predict`方法对新的或未标记的数据点进行聚类。
- 可以使用轮廓系数（Silhouette Score）或肘部法则（Elbow Method）来评估聚类的质量。

参考技术博客链接提供了详细的教程，你可以按照那里的说明一步步操作。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 假设df_text是包含文本数据的DataFrame
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df_text['text'])

# 创建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(tfidf_matrix)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 结果分析