# 构建TF-IDF特征向量 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['word_list'])
时间: 2024-05-20 10:14:14 浏览: 15
这段代码使用TF-IDF算法将文本数据转换为特征向量。具体来说,它使用TfidfVectorizer类将文本数据data['word_list']转换为TF-IDF特征向量矩阵X。
TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的常用技术,它可以衡量一个词在文本中的重要性。TF-IDF分为两部分:TF(Term Frequency)和IDF(Inverse Document Frequency)。TF表示一个词在文本中出现的频率,IDF表示这个词在整个文本集合中的重要性。TF-IDF将两者相乘得到一个词的TF-IDF值,该值越大,表示该词对文本特征的贡献越大。
在这段代码中,TfidfVectorizer类会先将文本数据分词,并统计每个词在每个文本中的出现次数(即TF),然后计算每个词的IDF值,最后将TF和IDF相乘得到每个词的TF-IDF值。最终,这些TF-IDF值被组合成文本的特征向量矩阵X。
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def kmeansPlot(request): uid = int(request.COOKIES.get('uid', -1)) if uid != -1: username = User.objects.filter(id=uid)[0].name if 'num' in request.GET: num = int(request.GET.get('num')) else: num = 2 clean_data = [item.content for item in WeiBo.objects.all()] clean_data = [clearTxt(item) for item in clean_data] clean_data = [sent2word(item) for item in clean_data] vectorizer = CountVectorizer(max_features=20000) tf_idf_transformer = TfidfTransformer() tfidf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(clean_data)) tfidf_matrix = tfidf.toarray() word = vectorizer.get_feature_names() from sklearn.cluster import KMeans clf = KMeans(n_clusters=num) result_list = clf.fit(tfidf_matrix) result_list = list(clf.predict(tfidf_matrix))
这段代码是用于实现 k-means 聚类算法的,从数据库中获取微博的内容,然后进行文本清洗和分词处理,接着使用 CountVectorizer 进行文本向量化,再使用 TfidfTransformer 计算 TF-IDF 值,最后使用 KMeans 进行聚类操作,并将聚类结果保存在 result_list 中。其中 num 是指聚类的簇数。请问这段代码的作用是什么?
代码:# 定义parse_news_file函数 def parse_news_file(file_path): # 读取文本文件内容 #text_file = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') text_rdd = sc.textFile(file_path) text = ''.join(text_rdd.collect()) # 分解文件路径 parts = file_path.split('/') # 获取类别和文件名 category = parts[-2] filename = parts[-1] print(filename) # 对文本内容进行分词和过滤停用词 seg_list = jieba.cut(text) filtered_list = [word for word in seg_list if word not in stopwords] # 计算tf-idf特征 hashingTF = HashingTF() tf = hashingTF.transform(filtered_list) idf = IDF() idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf) # 返回LabeledPoint对象 return LabeledPoint(category, tfidf) # 获取或创建全局的SparkContext sc = SparkContext.getOrCreate() # 读取数据集,调用parse_news_file函数处理每个文件,使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data//').map(lambda x: parse_news_file(x[0])) print("hello",data.count())报错Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transformation. SparkContext can only be used on the driver, not in code that it run on workers. For more information, see SPARK-5063.给出具体的改正措施
这个错误提示是因为在转换过程中尝试使用SparkContext,而SparkContext只能在驱动程序中使用,不能在工作节点上使用。为了解决这个问题,您可以将SparkContext作为参数传递给parse_news_file函数,并在函数内部使用传递的SparkContext。具体实现如下:
```
# 定义parse_news_file函数
def parse_news_file(file_path, sc):
# 读取文本文件内容
text_rdd = sc.textFile(file_path)
text = ''.join(text_rdd.collect())
# 分解文件路径
parts = file_path.split('/')
# 获取类别和文件名
category = parts[-2]
filename = parts[-1]
print(filename)
# 对文本内容进行分词和过滤停用词
seg_list = jieba.cut(text)
filtered_list = [word for word in seg_list if word not in stopwords]
# 计算tf-idf特征
hashingTF = HashingTF()
tf = hashingTF.transform(filtered_list)
idf = IDF()
idfModel = idf.fit(tf)
tfidf = idfModel.transform(tf)
# 返回LabeledPoint对象
return LabeledPoint(category, tfidf)
# 获取或创建全局的SparkContext
sc = SparkContext.getOrCreate()
# 读取数据集,调用parse_news_file函数处理每个文件,使用LabeledPoint定义文本的类别和向量
data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data//').map(lambda x: parse_news_file(x[0], sc))
print("hello",data.count())
```
在这个版本的代码中,我们将SparkContext作为参数传递给parse_news_file函数,并将其用于textFile方法中。这样就可以避免在转换过程中使用SparkContext而导致的错误。
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