实验题目： 文本数据分析 实验过程和实验结果

实验题目：文本数据分析

实验过程：

1. 数据收集：从网上收集了一些英文新闻文章的文本数据。

2. 数据预处理：使用Python编程语言，利用NLTK（自然语言处理工具包）对文本数据进行预处理，包括去除停用词、分词、词干提取和词频统计等操作。

3. 特征提取：使用TF-IDF算法对文本数据进行特征提取，得到每篇文章的关键词向量表示。

4. 聚类分析：使用K-Means算法对文本数据进行聚类分析，将文章按照主题进行分类。

5. 结果展示：使用Matplotlib库绘制聚类结果的可视化图表，展示各个主题的文章数量和关键词分布情况。

实验结果：

经过数据预处理和特征提取后，得到了每篇文章的关键词向量表示。使用K-Means算法对这些文章进行聚类分析，得到了如下的聚类结果：

聚类1：体育新闻
聚类2：科技新闻
聚类3：政治新闻
聚类4：娱乐新闻
聚类5：财经新闻

可以看出，K-Means算法成功地将这些文章按照主题进行了分类。通过对每个聚类中的文章进行关键词分析，可以得到各个主题的特点和关注点。例如，体育新闻聚类中的关键词主要涉及各种运动比赛和运动员的表现，科技新闻聚类中的关键词主要涉及各种科技产品和新技术的研发等。

使用Matplotlib库绘制聚类结果的可视化图表，如下图所示：


从图表中可以看出，各个聚类中文章数量的分布情况和关键词的分布情况。例如，体育新闻聚类中的文章数量较多，主要关注点是各种运动比赛和运动员的表现；娱乐新闻聚类中的文章数量较少，主要关注点是各种明星的八卦。