python中DMM聚类

DMM(Dirichlet Multinomial Mixture)聚类是一种基于Dirichlet多项式分布的聚类算法。在python中，可以使用`gensim`库来实现DMM聚类。具体实现步骤如下：

1. 安装gensim库

pip install gensim

2. 加载数据集

from gensim import corpora
from gensim.models import DmmModel

# 读取文档数据
doc1 = "This is a sample document."
doc2 = "Another document for testing."
doc3 = "And a third document."

# 将文档转换成词袋向量
doc_list = [doc1, doc2, doc3]
texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in doc_list]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

3. 训练DMM模型

# 训练DMM模型
dmm_model = DmmModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary)

4. 获取聚类结果

# 获取文档聚类结果
for doc in doc_list:
    doc_vec = dictionary.doc2bow(doc.lower().split())
    print(dmm_model[doc_vec])

以上就是在python中使用DMM聚类的简单实现。