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”。