用r写一个完整的文本聚类及模型评估f值,纯度,mse的代码
时间: 2024-03-08 11:46:25 浏览: 19
以下是一个用R语言实现文本聚类及模型评估F值、纯度和MSE的示例代码:
```R
# 安装并加载需要的包
install.packages("tm")
install.packages("cluster")
library(tm)
library(cluster)
# 读取文本数据并进行预处理
# 假设文本数据保存在csv文件中,每行为一个文本
data <- read.csv("text_data.csv", header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
corpus <- VCorpus(VectorSource(data[, 1]))
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
corpus <- tm_map(corpus, tolower)
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english"))
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
# 进行文本聚类
# 假设要聚成5类
clustering <- kmeans(dtm, 5)$cluster
# 计算F值、纯度和MSE
# 假设真实标签保存在csv文件的第二列
truth_labels <- data[, 2]
f_score <- fmeasure(truth_labels, clustering)
cat("F值评估结果:", f_score, "\n")
purity <- purity(truth_labels, clustering)
cat("纯度评估结果:", purity, "\n")
centers <- tapply(as.matrix(dtm), clustering, colMeans)
sse <- 0
for (i in 1:max(clustering)) {
sse <- sse + sum((as.matrix(dtm)[clustering == i,] - centers[i,])^2)
}
mse <- sse / nrow(as.matrix(dtm))
cat("MSE评估结果:", mse, "\n")
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,具体的评估方法可能因数据集和问题而异。另外,也可以使用其他的文本预处理方法和聚类算法来完成文本聚类。