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前言
由于今年暑假在学习一些自然语言处理的东西,发现网上对k-means的讲解不是很清楚,网上大多数代码只是将聚类结果以图片的形式呈现,而不是将聚类的结果表示出来,于是我将老师给的代码和网上的代码结合了一下,由于网上有许多关于k-means算法基础知识的讲解,因此我在这里就不多讲解了,想了解详细内容的,大家可以自行百度,在这里我只把我的代码给大家展示一下。
k-means方法的缺点是k值需要自己找,大家可以多换换k值,看看结果会有什么不同
代码
# coding: utf-8 import sys import math import re import docx from sklearn.cluster import AffinityPropagation import nltk from nltk.corpus import wordnet as wn from nltk.collocations import * import numpy as np reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer #要聚类的数据 corpus = [ 'This is the first document.',#0 'This is the second second document.',#1 'And the third one.',#2 'Is this the first document"cluster centroids:",centroid_list print labels max_centroid = 0 max_cluster_id = 0 cluster_menmbers_list = [] for i in range(0, n_clusters_): menmbers_list = [] for j in range(0, len(labels)): if labels[j] == i: menmbers_list.append(j) cluster_menmbers_list.append(menmbers_list) # print cluster_menmbers_list #聚类结果 for i in range(0,len(cluster_menmbers_list)): print '第' + str(i) + '类' + '---------------------' for j in range(0,len(cluster_menmbers_list[i])): a = cluster_menmbers_list[i][j] print corpus[a]
运行结果:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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暂无Python如何使用k-means方法将列表中相似的句子归类的评论...
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昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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