Python文本聚类实战：周杰伦歌词主题词发现

在Python文本聚类分析案例中，我们关注的主要知识点包括： 1. **数据预处理**：案例以周杰伦的28首歌词为源数据，首先进行数据预处理。这包括使用结巴分词库（jieba）进行分词，精确模式下确保每个词语被准确切分。分词后，为了提高文本表示的效率，需要去除停用词，这些是常见但对文本主题区分作用不大的词语，如“的”、“是”等。这一步骤通过读取外部停用词表来实现。 2. **TF-IDF矩阵生成**：去除停用词后的文本，进一步构建Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) 矩阵。TF-IDF是一种衡量词语对于文档集合中每个文档重要性的方法，它考虑了词语在当前文档中的频率以及在整个文档集中的出现频率。这是一种常见的文本特征提取方法，有助于在聚类过程中捕捉文本的主题信息。 3. **K-means聚类**：利用生成的TF-IDF矩阵作为输入，选择K-means算法进行聚类分析。K-means是一种无监督学习方法，根据相似性将数据分为多个类别（如案例中的3个类）。在这个阶段，关键参数是聚类的数量，需要通过试错或使用一些评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）来确定最佳划分。 4. **主题词和主题词团提取**：聚类完成后，每个类别的中心词或代表性词汇可以被视作主题词，它们反映了该类别的核心内容。通过对聚类结果中频繁出现的词语进行分析，可以形成主题词团，帮助理解文本的类别结构。 5. **代码实现**：案例提供了具体的Python代码片段，展示了如何操作这些步骤。例如，`get_jiebaword()`函数用于分词，`get_stopword()`用于加载停用词表，以及如何生成TF-IDF矩阵和执行K-means聚类。 这个案例展示了在实际应用中，如何使用Python进行文本聚类分析，并通过预处理和聚类算法找到文本数据中的主题结构。通过实践这个案例，读者可以了解文本数据分析的基本流程，以及如何利用Python工具（如jieba和sklearn等）进行文本挖掘和主题发现。