如何使用Python在Jupyter Notebook中实现文本聚类？

可以使用Python的机器学习库scikit-learn来实现文本聚类。以下是一些基本步骤：

1. 首先，需要将文本转换成数字特征向量，可以使用TF-IDF（词频-逆文档频率）方法进行处理。

2. 然后，使用K-Means算法对特征向量进行聚类。K-Means算法是一种常用的聚类算法，它通过将数据点分配到K个簇中，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。

3. 最后，根据聚类结果进行可视化展示和分析。

下面是一个简单的代码示例：

# 导入必要的库
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本数据
with open('text_data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text_data = f.readlines()

# 将文本转换成特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 使用K-Means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()