python豆瓣电影评论情感分析模型代码

根据提供的引用内容，可以看出该模型的核心代码分为四个部分：数据预处理、TF-IDF特征提取、Apriori算法挖掘关联规则和K-Means聚类分析。其中，数据预处理包括数据清洗、分词和去除停用词等步骤；TF-IDF特征提取则是将文本转化为向量表示；Apriori算法挖掘关联规则则是通过挖掘评论中的频繁项集来发现不同国家电影的特点；K-Means聚类分析则是将评论按照情感极性进行聚类，以便进行情感分析。最后，模型评估使用了逻辑回归模型，并通过预测结果与实际结果的比较来评估模型的准确性。

由于代码较长，无法在此一一列举。如果您需要获取完整的代码和数据，可以参考引用中提供的全代码+数据地址。