使用DBSCAN聚类词向量模型的代码
时间: 2024-05-06 14:15:55 浏览: 23
以下是使用DBSCAN聚类词向量模型的Python代码示例:
```python
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# 读取词向量文件
def read_vectors(file):
with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
vectors = {}
for line in lines:
values = line.split()
word = values[0]
vector = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
vectors[word] = vector
return vectors
# 计算词向量的相似度矩阵
def similarity_matrix(vectors):
sims = cosine_similarity(list(vectors.values()))
return sims
# 使用DBSCAN聚类词向量
def cluster_words(vectors, eps=0.5, min_samples=5):
# 计算词向量的相似度矩阵
sims = similarity_matrix(vectors)
# 使用DBSCAN聚类
db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, metric='precomputed')
db.fit(sims)
# 获取聚类结果
labels = db.labels_
clusters = {}
for i, label in enumerate(labels):
if label not in clusters:
clusters[label] = []
clusters[label].append(list(vectors.keys())[i])
return clusters
# 示例
vectors = read_vectors('vectors.txt')
clusters = cluster_words(vectors, eps=0.5, min_samples=5)
print(clusters)
```
在这个示例中,我们首先定义了`read_vectors`函数,它可以从文件中读取词向量。然后我们定义了`similarity_matrix`函数,它可以计算词向量的相似度矩阵。最后,我们定义了`cluster_words`函数,它使用DBSCAN聚类算法对词向量进行聚类,并返回聚类结果。在示例中,我们读取了一个名为`vectors.txt`的词向量文件,并使用默认参数运行了`cluster_words`函数,最终输出了聚类结果。
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