python中k-means算法实现处理中文数据集

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现k-means算法，同时可以使用分词库jieba来对中文数据集进行处理。

以下是k-means算法处理中文数据集的示例代码：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载中文数据集
with open('chinese_dataset.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.readlines()

# 分词
data = [' '.join(jieba.cut(line.strip())) for line in data]

# 将分词后的文本向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)

# k-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# 输出聚类结果
for i in range(len(data)):
    print(f'{data[i]} 属于第 {kmeans.labels_[i]+1} 类')

在上述代码中，我们首先使用jieba对中文文本进行分词，并使用空格将分词结果连接起来。然后使用TfidfVectorizer将文本向量化，最后使用KMeans进行聚类。输出结果为每个文本属于哪个聚类。