python文本聚类分析代码

可以直接回答，以下是一份Python文本聚类分析的代码示例：

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

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv', names=['text'])

# 构建tf-idf向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])

# KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# 输出聚类结果
for i, cluster in enumerate(kmeans.labels_):
    print(f"文本{i} 属于聚类{cluster}")

相关问题

爬取新闻数据并文本聚类分析代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于爬取新闻数据并进行文本聚类分析：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 爬取新闻数据
def get_news(url):
    res = requests.get(url)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    news = soup.select('h2 > a')
    content = []
    for n in news:
        href = n['href']
        title = n.text
        news_res = requests.get(href)
        news_res.encoding = 'utf-8'
        news_soup = BeautifulSoup(news_res.text, 'html.parser')
        article = news_soup.select('.article-content-inner > p')
        content.append(title)
        for p in article:
            content.append(p.text)
    return content

# 文本预处理
def preprocess(content):
    stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    corpus = []
    for c in content:
        words = jieba.cut(c)
        words = [w for w in words if w not in stopwords and len(w) > 1]
        corpus.append(' '.join(words))
    return corpus

# 文本聚类分析
def cluster_analysis(corpus):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)
    kmeans = KMeans(n_clusters=5)
    kmeans.fit(X)
    labels = kmeans.labels_
    return labels

# 可视化展示
def visualization(corpus, labels):
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.scatter(labels, range(len(corpus)))
    plt.show()

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    url = 'http://news.sina.com.cn/china/'
    content = get_news(url)
    corpus = preprocess(content)
    labels = cluster_analysis(corpus)
    visualization(corpus, labels)

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体需求进行修改和完善。同时，需要注意文本预处理和文本聚类算法的参数设置等细节问题。

用python进行文本聚类分析

文本聚类是一种将文本数据分成若干个不同组的方法，这些组内的文本数据具有相似的特征，而不同组之间的文本数据特征差异较大。Python中有多种常用的文本聚类算法，如K-Means、层次聚类、DBSCAN等。下面以K-Means算法为例，介绍如何使用Python进行文本聚类分析。

1. 数据预处理：将文本数据转换成向量表示，可以使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）方法将文本数据转换成向量。

2. 特征选择：基于TF-IDF值，选取一些最能代表文本数据的特征（词汇）。

3. 聚类算法：使用K-Means算法进行聚类分析。K-Means算法需要指定聚类个数K，可以使用手肘法（Elbow Method）来确定最佳的K值。手肘法是通过绘制不同K值下的SSE（Sum of Squared Error）曲线，选择SSE下降幅度较大的拐点作为最佳K值。

4. 结果可视化：使用matplotlib库来将聚类结果可视化。

下面是一个简单的文本聚类分析代码示例：

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

# 读取文本数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将文本数据转换成向量表示
tfidf = TfidfVectorizer()
X = tfidf.fit_transform(data["text"])

# 特征选择
feature_names = tfidf.get_feature_names()

# 聚类算法
sse = []
for k in range(2, 10):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(X)
    sse.append(kmeans.inertia_)

# 手肘法确定最佳的K值
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.plot(range(2, 10), sse, marker="o")
plt.xlabel("K")
plt.ylabel("SSE")
plt.show()

# 最佳的K值为4，重新训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 将聚类结果可视化
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap=plt.cm.Set1)
plt.xlabel(feature_names[0])
plt.ylabel(feature_names[1])
plt.show()

需要注意的是，文本聚类分析的结果可能会受到数据预处理、特征选择、聚类算法的影响。因此在进行文本聚类分析时，应根据具体的数据情况和分析需求来选择和优化算法。