kmeans聚类分析和词云图

Kmeans聚类分析是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成若干个类别。该算法通过计算样本之间的距离来确定样本的类别，其中K代表着聚类的数量。Kmeans聚类分析的目标是让同一类别的样本之间的距离尽可能小，而不同类别的样本之间的距离尽可能大。

词云图是一种可视化工具，用于展示文本数据中不同词汇的频率和重要性。词云图通常通过调整词汇大小和颜色来反映词汇的频率，频率越高的词汇在词云图中就越大和突出。

在引用中提到了Kmeans聚类分析和词云图的使用。通过对评论数据进行词频统计和词云可视化，可以了解不同类别的评论中出现频率较高的词汇，从而揭示评论类别之间的差异和特征。在引用中的研究中，使用了Kmeans聚类分析和词云图来分析虚假电商评论的数据。而在引用中，词云图被用于分析积极、中性和消极评论，并发现了消极评论中的突出问题。

综上所述，Kmeans聚类分析和词云图是两种常用的数据分析方法，前者可以帮助我们将数据样本分成不同的类别，后者可以帮助我们可视化文本数据中的词汇频率和特征。这些方法可以用于揭示数据中的潜在模式和特征，从而提供更深入的理解和洞察。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数据分享|R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-MEANS(K-均值)、层次聚类、词云可视化...](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/130858560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于爬虫+词云图+Kmeans聚类+LDA主题分析+社会网络语义分析对大唐不夜城用户评论进行分析](https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/131092398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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