k-means文本聚类分析

k-means文本聚类是一种无监督的机器学习方法，通过多次求均值实现聚类。它可以将文本数据根据共同特征进行分组。\[2\]在k-means文本聚类分析中，可以通过设置不同的K值（聚类的数量）来得到不同的聚类结果。一种常用的方法是使用轮廓系数算法来评估聚类的好坏。\[3\]根据引用\[3\]中的代码，通过计算轮廓系数，可以得到最佳的聚类效果。在这个例子中，分成11个簇是最佳的聚类效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [K-means文本聚类](https://blog.csdn.net/yang_live/article/details/103773312)[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* [机器学习聚类分析——k-means文本聚类分析](https://blog.csdn.net/CreateABetter/article/details/81634397)[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]
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