写文本划分测试集及训练集进行聚类并计算聚类模型的F值、纯度、mse的评估代码

好的，以下是使用R语言进行文本划分测试集及训练集进行聚类并计算聚类模型的F值、纯度、mse的评估代码：

首先，我们需要加载以下几个R包：

library(tm)
library(text2vec)
library(cluster)
library(flexclust)
library(fpc)
library(fmsb)

接下来，我们加载数据集：

# 加载数据集
data("crude")
corpus <- Corpus(VectorSource(crude$docs))

然后，我们将文本数据转换为数字特征，使用tf-idf算法进行特征缩放：

# 将文本数据转换为数字特征
it <- itoken(corpus, preprocessor = tolower, tokenizer = word_tokenizer)
v <- create_vocabulary(it)
vectorizer <- vocab_vectorizer(v)
dtm <- create_dtm(it, vectorizer, type = "tfidf")

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集：

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train_idx <- sample(nrow(dtm), 0.8 * nrow(dtm))
train_dtm <- dtm[train_idx, ]
test_dtm <- dtm[-train_idx, ]

接下来，我们使用k-means算法进行聚类，并计算聚类模型的F值、纯度、mse：

# 使用k-means算法进行聚类
k <- 3
kmeans_model <- kmeans(train_dtm, centers = k, nstart = 25)

# 计算聚类模型的F值、纯度、mse
pred <- predict(kmeans_model, test_dtm)
actual <- crude$category[-train_idx]
f_value <- fpc::fpc(pred, actual)$F
purity <- fmsb::purity(pred, actual)
mse <- sum((as.numeric(actual) - pred)^2) / length(actual)

最后，我们可以输出计算结果：

# 输出计算结果
cat(paste0("F Value: ", round(f_value, 3), "\n"))
cat(paste0("Purity: ", round(purity, 3), "\n"))
cat(paste0("MSE: ", round(mse, 3), "\n"))

以上就是使用R语言进行文本划分测试集及训练集进行聚类并计算聚类模型的F值、纯度、mse的评估代码。需要注意的是，这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。