用python写一个基于word2vec的k-means聚类算法

时间: 2023-07-13 14:38:39 浏览: 61
好的,下面是一个基于Python的word2vec和k-means聚类算法示例: 首先,需要安装gensim和sklearn两个库。 ```python pip install gensim sklearn ``` 接下来,载入需要用到的库和数据。 ```python from gensim.models import word2vec from sklearn.cluster import KMeans # 读取语料 sentences = word2vec.Text8Corpus('text8') # 训练模型 model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200, window=5, min_count=5) # 获取词向量 X = model.wv[model.wv.vocab] # 使用k-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0).fit(X) ``` 上面的代码中,我们首先使用gensim库读取语料,然后使用word2vec模型训练获取词向量。接着,我们将词向量作为输入,使用sklearn库中的KMeans算法进行聚类。这里我们将聚成10类,可以根据实际情况进行调整。 最后,我们可以输出聚类的结果。 ```python # 输出聚类结果 for i in range(10): print('Cluster %d:' % i) words = [] for j in range(len(kmeans.labels_)): if kmeans.labels_[j] == i: words.append(model.wv.index2word[j]) print(words) ``` 上面的代码中,我们遍历每个聚类,输出其中的词语。由于词向量的维度很高,我们无法直接观察它们的分布,但我们可以通过聚类的结果,来初步了解词语之间的关系。 希望这个示例能够帮到你!

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