python根据高频词对文档进行分类

要根据高频词对文档进行分类，可以使用以下步骤：

1. 收集待分类文档，并将它们存储在一个列表或数据框中。
2. 对每个文档进行文本预处理，包括分词、去停用词、词干化等操作，以便能够提取出单词。
3. 统计每个文档中单词的频率，并按照频率从高到低排序，选取前N个频率最高的单词作为该文档的特征词。
4. 统计所有文档中出现的单词频率，并按照频率从高到低排序，选取前M个频率最高的单词作为所有文档的特征词。
5. 将每个文档表示为一个向量，向量中的每个元素对应一个特征词的出现次数。
6. 使用分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）对向量进行分类。

下面是一个简单的示例代码，可以用于对文档进行分类：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 收集待分类文档
docs = [
    "This is a document about python programming.",
    "I love to program in python.",
    "Python programming is very popular these days.",
    "Java is another popular programming language.",
    "I prefer python over java for programming tasks."
]

# 定义停用词
stop_words = ['is', 'a', 'about', 'to', 'in', 'very', 'these', 'days', 'another', 'for', 'tasks']

# 对每个文档进行文本预处理
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=stop_words)
X = vectorizer.fit_transform(docs)

# 统计每个文档中单词的频率，并按照频率从高到低排序
words_freq = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())
words_freq = words_freq.sum().sort_values(ascending=False)

# 选取前N个频率最高的单词作为该文档的特征词
N = 3
top_words = words_freq[:N].index.tolist()

# 将每个文档表示为一个向量
X = X.toarray()
X = [[doc[i] for i in range(len(doc)) if vectorizer.get_feature_names()[i] in top_words] for doc in X]

# 使用分类算法进行分类
y = ['Python', 'Python', 'Python', 'Java', 'Python']
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

# 测试分类器
test_doc = "I want to learn python programming."
test_doc = vectorizer.transform([test_doc])
test_doc = [test_doc[0, i] for i in range(test_doc.shape[1]) if vectorizer.get_feature_names()[i] in top_words]
pred = clf.predict([test_doc])
print(pred)

在上面的示例代码中，我们使用朴素贝叶斯分类器对文档进行分类。首先，我们使用CountVectorizer对文档进行预处理，将文档表示为向量。然后，我们统计每个文档中单词的频率，并选取前N个频率最高的单词作为该文档的特征词。接着，我们将每个文档表示为一个向量，向量中的每个元素对应一个特征词的出现次数。最后，我们使用朴素贝叶斯分类器对向量进行分类，得到文档所属的类别。