帮我写一段用python实现专利分类的代码

好的，以下是一段用Python实现专利分类的代码：

# 导入需要的库
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

# 假设有一个专利文本集合
patent_corpus = ["This is a patent on a new type of battery.",
                 "This patent is for a new type of solar panel.",
                 "This patent is related to a new algorithm for machine learning.",
                 "This is a patent for a new type of rocket engine.",
                 "This patent is related to a new medical device."]

# 使用 TfidfVectorizer 对专利文本进行特征提取
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(patent_corpus)

# 使用 KMeans 对专利进行分类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(tfidf_matrix)

# 输出每个专利所属类别
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
    print("Patent {} belongs to category {}".format(i+1, label))

以上代码将专利文本集合中的文本按照相似度进行分类，输出每个专利所属的类别。这只是一个简单的例子，实际应用中需要根据实际情况进行调整。