single pass文本聚类python

文本聚类是将相似的文本分组到一起的过程。 Single pass文本聚类是一种简单的聚类技术，它只需要一次遍历数据集。 在此过程中，每个文本将被分配到最接近的簇中。

下面是一个使用Python实现Single pass文本聚类的示例代码：

from nltk.cluster.util import cosine_distance
import numpy as np

def single_pass_clustering(data, threshold):
    clusters = []
    
    for i, text in enumerate(data):
        cluster_assigned = False
        for cluster in clusters:
            centroid = get_centroid(cluster)
            if 1 - cosine_distance(centroid, text) > threshold:
                cluster.append(i)
                cluster_assigned = True
                break
        
        if not cluster_assigned:
            clusters.append([i])
    
    return clusters

def get_centroid(cluster):
    centroid = np.mean(cluster, axis=0)
    return centroid

# Example usage
data = [
    [0.1, 0.2, 0.5],
    [0.3, 0.4, 0.2],
    [0.2, 0.5, 0.4],
    [0.5, 0.1, 0.3],
    [0.4, 0.2, 0.4]
]

clusters = single_pass_clustering(data, 0.2)
print(clusters)

在这个示例中，我们使用了NLTK库中的cosine_distance函数来计算两个文本之间的余弦距离。我们还定义了一个get_centroid函数来计算每个簇的质心。 最后，我们使用数据集中的5个示例文本进行聚类，并将阈值设置为0.2。 运行代码后，我们可以看到输出的簇列表。