python中对结巴分词后的excel文档进行文本聚类,并对上述文本聚类后的结果进行评价。

可以使用Python中的Scikit-learn和jieba库来对结巴分词后的Excel文档进行文本聚类。具体步骤如下：

1. 读取Excel文件并对其中的文本进行结巴分词。

import pandas as pd
import jieba

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 对文本进行分词
df['words'] = df['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

2. 将分词后的文本转换为TF-IDF矩阵。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 将分词后的文本转换为TF-IDF矩阵
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['words'])

3. 使用KMeans算法对文本进行聚类。

from sklearn.cluster import KMeans

# 使用KMeans算法对文本进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
df['cluster'] = kmeans.labels_

4. 对聚类结果进行评价。
对于文本聚类，可以使用内部评价指标和外部评价指标进行评价。

内部评价指标包括轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数和Davies-Bouldin指数等，它们可以评估聚类结果的紧密度、分离度和聚类质量等方面。

外部评价指标包括兰德系数（Rand Index）、互信息（Mutual Information）和F值（F-Measure）等，它们可以评估聚类结果与真实标签之间的一致性。

在这里，我们以轮廓系数为例，来评价聚类结果的质量。

from sklearn.metrics import silhouette_score

# 计算轮廓系数
score = silhouette_score(X, kmeans.labels_, metric='euclidean')
print('轮廓系数:', score)

轮廓系数的取值范围为[-1, 1]，值越大表示聚类效果越好，值为0表示聚类效果一般，值为负数表示聚类效果不好。

以上就是对结巴分词后的Excel文档进行文本聚类，并对聚类结果进行评价的基本方法。