sklearn结合jieba

引用中提到，sklearn支持使用TfidfVectorizer类来计算单词的TF-IDF。这意味着我们可以使用sklearn库来结合jieba进行中文文本的TF-IDF计算。引用中提到，sklearn提供的多项式朴素贝叶斯类MultinomialNB可以用于以单词为粒度计算单词在某个文件中的具体次数，适用于文档分类。因此，我们也可以将jieba与sklearn的MultinomialNB结合，进行中文文本的分类任务。

而引用给出了一个使用sklearn进行聚类的示例。通过从TfidfVectorizer得到的稀疏矩阵X，我们可以直接使用sklearn的KMeans聚类算法进行聚类。在这个示例中，通过设置n_clusters参数来指定聚类簇的数量，然后使用.fit_predict()方法来进行聚类并得到聚类标签。最后，将聚类标签添加到原始的数据框中以进行进一步的分析。

综上所述，sklearn可以与jieba结合使用，实现中文文本的TF-IDF计算、文档分类和聚类等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用sklearn+jieba完成一个文档分类器](https://blog.csdn.net/zhouwei_1989_/article/details/87705027)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [文本分析合集，文本向量处理的方法jieba，对文本的特征工程之TfidfVectorizer以及结合TruncatedSVD，...](https://blog.csdn.net/THREEFUCT/article/details/129466255)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]