如何对爬取的微博文本内容进行K-means文本聚类以及情感分析，请写代码示范一下操作流程步骤

操作流程步骤如下：

1. 爬取微博文本内容并进行数据清洗和预处理，包括去除HTML标签、特殊符号和停用词等。

2. 对预处理后的微博文本内容进行特征提取，可以使用TF-IDF或词袋模型等。

3. 使用K-means算法对提取的特征进行聚类分析，确定分组数目和聚类中心。

4. 对每个文本进行情感分析，可以使用情感词典或机器学习算法等。

5. 将情感分析结果与聚类结果进行对比和分析，得出结论并可视化展示。

示范代码如下：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from snownlp import SnowNLP

# 读取爬取的微博数据并进行数据清洗和预处理
df = pd.read_csv('weibo.csv')
df['text'] = df['text'].str.replace('<.*?>', '', regex=True)
df['text'] = df['text'].str.replace('[^\u4e00-\u9fa5]', '', regex=True)
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', header=None)[0].tolist()
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: ' '.join([w for w in jieba.cut(x) if w not in stopwords]))

# 使用TF-IDF进行特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])

# 使用K-means进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)
df['cluster'] = kmeans.labels_

# 对每个文本进行情感分析
df['sentiment'] = df['text'].apply(lambda x: SnowNLP(x).sentiments)

# 将情感分析结果与聚类结果进行对比和分析
result = df.groupby(['cluster']).mean().sort_values('sentiment', ascending=False)
print(result)

# 可视化展示结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['cluster'], df['sentiment'])
plt.xlabel('Cluster')
plt.ylabel('Sentiment')
plt.show()