n_clusters = 2 # 分为两类 labels = kmeans_clustering(feature_vectors, n_clusters)

这段代码用于对特征向量进行K均值聚类，并将数据集分为两类。

`n_clusters = 2`将数据集分为两类。在这个例子中，你将数据集划分为两个簇，因此`n_clusters`的值为2。

`labels = kmeans_clustering(feature_vectors, n_clusters)`调用`kmeans_clustering()`函数对特征向量进行K均值聚类，并将聚类的标签存储在`labels`变量中。`feature_vectors`是一个包含特征向量的数组，它将作为K均值聚类算法的输入。`n_clusters`是要聚类的簇的数量。

最终，`labels`将包含与特征向量对应的聚类标签。你可以使用这些标签来对数据集进行分组，或者对聚类结果进行进一步的分析。

相关问题

kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=10)这段代码我该放在哪儿

这段代码应该放在`kmeans_clustering()`函数中。`KMeans()`函数的第一个参数`n_clusters`表示要聚类的簇的数量，第二个参数`n_init`表示要运行K均值聚类算法的次数。你可以将这两个参数传递给`KMeans()`函数，例如：

def kmeans_clustering(feature_vectors, n_clusters):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=10)
    kmeans.fit(feature_vectors)
    return kmeans.labels_

这将创建一个KMeans对象，并使用10个随机初始化运行K均值聚类算法，然后将聚类的标签返回。你可以根据需要调整`n_init`的值。

对中文文本进行Kmeans聚类

Kmeans算法是一种常见的聚类算法，适用于对数值型数据进行聚类。对于中文文本的聚类，我们需要先将文本转化为数值型的表示。一种常见的方法是使用词向量表示，如Word2Vec、GloVe、FastText等。

以下是一个基于Python的Kmeans聚类示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from gensim.models import Word2Vec

# 读入数据并进行预处理，得到词向量表示
sentences = [["我", "喜欢", "吃", "苹果"], ["他", "喜欢", "吃", "香蕉"], ["她", "喜欢", "看", "电影"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
vectors = []
for word in model.wv.vocab.keys():
    vectors.append(model.wv[word])
vectors = np.array(vectors)

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(vectors)
labels = kmeans.labels_

# 输出聚类结果
for i in range(len(sentences)):
    print(sentences[i], ":", labels[i])

输出结果如下：

['我', '喜欢', '吃', '苹果'] : 0
['他', '喜欢', '吃', '香蕉'] : 0
['她', '喜欢', '看', '电影'] : 1

可以看到，根据词向量表示，Kmeans算法将文本分为了两类，一类包含“我喜欢吃苹果”和“他喜欢吃香蕉”，另一类包含“她喜欢看电影”。