python中对结巴分词后的excel文档进行文本聚类

要对结巴分词后的Excel文档进行文本聚类，可以使用以下步骤：

1. 读取Excel文档

使用Python中的pandas库读取Excel文档，将文本数据读入到一个DataFrame对象中。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 对文本进行分词

使用结巴分词库对DataFrame对象中的文本数据进行分词。例如：

import jieba

df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

其中，`content`是DataFrame对象中存储文本数据的列名。

3. 提取文本特征

使用sklearn库中的TfidfVectorizer类，将分词后的文本数据转换成TF-IDF特征矩阵。例如：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['content'])

4. 进行文本聚类

使用sklearn库中的KMeans类，对TF-IDF特征矩阵进行聚类。例如：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)

其中，`n_clusters`是要聚类的簇数。

5. 输出聚类结果

将聚类结果输出到Excel文件中。例如：

df['cluster'] = kmeans.labels_
df.to_excel('output.xlsx')

其中，`cluster`是存储聚类结果的列名。

以上就是对结巴分词后的Excel文档进行文本聚类的基本步骤。不过需要注意的是，聚类结果并不一定是完美的，需要根据实际情况进行调整和优化。