kmeans聚类算法anli

可以使用HanLP中的KMeans算法进行聚类。首先，在pom.xml文件中导入HanLP的依赖，如下所示：

<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.2.10</version>
</dependency>

接下来，你需要编写代码实现KMeans聚类算法的应用。以下是一个使用HanLP进行KMeans聚类的示例代码：

import com.hankcs.hanlp.mining.cluster.ClusterAnalyzer;
import com.hankcs.hanlp.mining.cluster.ClusterModel;
import com.hankcs.hanlp.mining.cluster.KMeansClustering;
import com.hankcs.hanlp.mining.word2vec.WordVectorModel;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class KMeansExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 加载预训练的词向量模型
        WordVectorModel wordVectorModel = new WordVectorModel("your_word2vec_model_path");

        // 创建KMeans聚类器
        KMeansClustering kMeansClustering = new KMeansClustering(wordVectorModel);

        // 加载待聚类的文档列表
        List<String> documents = loadDocuments("your_documents_path");

        // 创建聚类分析器
        ClusterAnalyzer<String> analyzer = new ClusterAnalyzer<>();

        // 添加文档到聚类分析器
        for (String document : documents) {
            analyzer.addDocument(document);
        }

        // 进行KMeans聚类
        ClusterModel clusterModel = kMeansClustering.train(analyzer.getDocumentVector(), 10); // 聚类数目为10

        // 输出聚类结果
        System.out.println(clusterModel);

        // 获取某个文档所属的类别
        int clusterId = analyzer.predict(document);
        System.out.println("Document belongs to cluster " + clusterId);
    }

    private static List<String> loadDocuments(String path) {
        // 加载文档的代码
        // 返回包含所有文档内容的列表
    }
}

在以上示例代码中，首先需要加载预训练的词向量模型，然后创建KMeans聚类器。接下来，加载待聚类的文档列表，并将文档添加到聚类分析器中。然后，使用KMeans聚类算法进行聚类，指定聚类数目。最后，输出聚类结果，以及给定文档所属的类别。

请注意，示例代码中的`your_word2vec_model_path`和`your_documents_path`需要替换为实际的词向量模型路径和待聚类的文档路径。另外，你还可以根据实际需求对代码进行适当的修改。

希望以上信息对你有帮助！<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自然语言处理NLP中文分词，词性标注，关键词提取和文本摘要](https://blog.csdn.net/qq_34516746/article/details/124059685)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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