移动笔记系统数据挖掘部分Python代码

以下是一个简单的移动笔记系统数据挖掘部分的Python代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取笔记数据
notes_df = pd.read_csv('notes.csv')
# 提取笔记的标题和标签
notes_data = notes_df[['title', 'tags']]

# 将标签转换为二进制特征
tags_dummies = notes_data['tags'].str.get_dummies(sep=',')
# 合并标题和标签特征
notes_features = pd.concat([notes_data['title'], tags_dummies], axis=1)

# 使用K-Means聚类算法将笔记分为不同的主题群组
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(notes_features.iloc[:, 1:])
notes_data['topic'] = kmeans.labels_

# 可视化笔记主题分布
plt.pie(notes_data['topic'].value_counts(), labels=['Topic 0', 'Topic 1', 'Topic 2'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('Note Topics')
plt.show()

这段代码首先读取笔记数据，提取标题和标签，然后将标签转换为二进制特征，并将标题和标签特征合并。接着使用K-Means聚类算法将笔记分为不同的主题群组，并将主题标签添加到笔记数据中。最后，使用Matplotlib库将笔记主题分布可视化。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的移动笔记系统数据挖掘可能需要更复杂的算法和数据预处理。