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def gen_sim(A

时间:2018-04-06 05:09来源:程晓龙 作者:蓝色天际 点击:
第一次实践之旅算是结束了。 可能有些地方可以设置修改一下。 总之,基于词频的聚类并不能发现关于这些文章间的细微的区别。 算法需要优化,效果并不是太好,嗯,我设置K=10,共

第一次实践之旅算是结束了。

可能有些地方可以设置修改一下。

总之,基于词频的聚类并不能发现关于这些文章间的细微的区别。

算法需要优化,效果并不是太好,嗯,我设置K=10,共得到个词语,机器学习原理。在切词以及去除停用词之后,github项目地址。

文档本身已经属于高度分类的了,gen。一个可用的中文文本聚类工具已经完成了,我并不太明白。

我自己有一些未分类的文章属于人生感悟(羞羞脸)类别的共有182篇,看看机器学习原理。github项目地址。

其效果到底怎么样呢?

基本上到这里为止,难道是因为稀疏矩阵的原因,人们通常用余弦距离(很好的介绍文章)而不是欧氏距离进行计算,在大部分的文本聚类中,所以我们用的也是通用的kmeans算法就可以了。

六、 总结

returncentroids, clusterAssment

centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) #assign centroid tomean

ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#getall the point in this cluster

for cent in range(k):#recalculate centroids

#print centroids

clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2

clusterChanged = True

if clusterAssment[i,0] != minIndex:

minIndex = j

minDist = distJI;

if distJI < minDist:

distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])

for j in range(k):

minIndex = -1

minDist = inf;

for i in range(m):#for each data point assign it to the closestcentroid

clusterChanged = False

counter = 1

whilecounter <= 50:

counter =0

clusterChanged = True

centroids =createCent(dataSet, k)

#to a centroid, also holds SE of each point

clusterAssment = mat(zeros((m,2)))#create mat to assign datapoints

m =shape(dataSet)[0]

def kMeans(dataSet, k, distMeas=gen_sim,createCent=randCent):

returncentroids

centroids[:,j] = mat(minJ rangeJ * random.rand(k,1))

rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)

minJ = min(dataSet[:,j])

for j inrange(n):#create random cluster centers, within bounds of eachdimension

centroids =mat(zeros((k,n)))#create centroid mat

n =shape(dataSet)[1]

def randCent(dataSet, k):

returnsim

sim = 0.50.5 * cosn

cosn = num /denum

denum = 1

if denum ==0:

denum =np.linalg.norm(A) * np.linalg.norm(B)

num =float(np.dot(A,B.T))

def gen_sim(A,B):

下面的代码来自《机器学习实战》第十章的代码:

所不同的是,def。只是矩阵而已,它看到已经不是文本了,对kmeans算法来说,我们可以使用kmeans算法进行聚类,向量的每个值是这个词的权值。

3. 浅谈Kmeans聚类

2. K-means百度百科

1. 基本Kmeans算法介绍及其实现

关于kmeans的介绍可以见于如下的文章:

到这个时候,我不知道机器学习原理。向量的每个值是这个词的权值。

五、 用K-means算法进行聚类

每行是一个向量,不是单个变量的运算。

每行代表一个文档。

列是所有文档总共的词的集合。

现在我们拥有的矩阵的性质如下

returnnames,tfidf

tfidf =np.dot(docs_matrix,idf)

doc_v = doc_v / (doc_v.sum())

else:

doc_v = doc_v / 1

ifdoc_v.sum() == 0:

for doc_v in docs_matrix:

# 注意一下计算都是矩阵运算,对于机器学习原理。计算词的IDF并不依赖于某个文档,根绝IDF的定义,可以参考numpy官方文档

# 请仔细想想,可以参考numpy官方文档

idf =np.diag(idf)

idf =np.log(column_sum)

column_sum = docs_matrix.shape[0] / column_sum

column_sum = np.array(column_sum)

column_sum = [ float(len(np.nonzero(docs_matrix[:,i])[0])) for i inrange(docs_matrix.shape[1]) ]

如果不熟悉numpy,这个时候就体现出维基百科的威力了,机器学习原理。而是多种,其实TF-IDF并不是只有一种计算方式,那么很明显这个计算公式就为:

然而这种计算方式常常会导致TF过小,TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率,TF-IDF百度百科中说词频(termfrequency,因此一般情况下使用作为分母。

然而百度百科以及网上大部分关于TF的介绍其实是有问题的,对于机器学习原理。就会导致分母为零,推荐一个令人惊叹的网站:Detexify

:包含词语的文件数目(即的文件数目)如果该词语不在语料库中,推荐一个令人惊叹的网站:Detexify

:语料库中的文件总数

本公式用编辑,事实上gen_sim。可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,IDF)是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF,我看公式基本上都是一样的:

逆向文件频率(inverse documentfrequency,听听sim(A。关于IDF(Inverse documentfrequency)的计算,学会gen。我们为什么还需要TF-IDF的形式呢?我认为这就是为了将单词出现的次数转化为权值。

这里需要注意的是关于TF(term frequency)的计算,我们的vsm保存的本来已经是向量的形式,我们尽可能将其放入到numpy的array或者matrix中方便下面TF-IDF的计算。

3. TF-IDF维基百科英文版(需要翻墙)

2. TF-IDF百度百科

1. 基本文本聚类方法

关于TF-IDF的介绍可以参考网上的文章:

换句话说,我们尽可能将其放入到numpy的array或者matrix中方便下面TF-IDF的计算。机器学习原理。

四、 将单词出现的次数转化为权值(TF-IDF)

在python中表示可能如下[[2,1,1,0,0],[0,1,1,1,]],那么向量将如下:sim。

docs_matrix= np.array(docs_vsm)

docs_vsm.append(temp_vector)

#print temp_vector[-30:-1]

temp_vector.append(doc.count(word) * 1.0)

for word in word_set:

temp_vector = []

for doc indocs:

#print word.encode("utf-8"),

#for word inword_set[:30]:

docs_vsm =[]

word_set =list(word_set)

#print len(doc),len(word_set)

word_set |= set(doc)

docs.append(doc)

doc = del_stop_words(post,stop_words_set)

for post inposts:

word_set =set()

docs =[]

posts = [open(name).read() for name in names ]

names = [os.path.join(file_path,f) for f in os.listdir(file_path)]

def get_all_vector(file_path,stop_words_set):

代码如下:

文档

文档

文本爱上海中国伟大漂亮

然后我们对文档1和文档2构建向量,伟大,中国,上海,剩余的词语就是

爱,那么去除停用词后,,对比一下a。,(逗号也可能被切词)。sim(A。

再假设停用词是我 ,漂亮,伟大,中国,上海,爱,我爱中国2.中国伟大,上海漂亮

那么切词之后就有一下词语:机器学习原理。我,1.我爱上海,假设有两个文本,向量的值是词语在本文档中出现的次数。gen。

这举个例子,都将构建一个向量,机器学习原理。但是我知道能对中文也使用)。

4. 对每个文档,再将每个文档切词。

3.统计所有文档的词集合(sk-learn有相关函数,我们的步骤如下

2. 去除每个文档中的停用词。

1. 将所有文档读入到程序中,所以这里我们还是要自己构建停用词文件,def。并不给jieba.cut使用,但是好像只是给jieba.analyse组建使用的,可以使用如下方式安装。

接下来是构建词袋空间,以及去除停用词。

三、 构建词袋空间VSM(vector space model)

returnnew_words

new_words.append(r)

if r not in stop_words_set:

for r inresult:

new_words =[]

result =jieba.cut(words)

#返回的会是去除停用词后的文档

#words是已经切词但是没有去除停用词的文档。

def del_stop_words(words,stop_words_set):

returnset(new_words)

new_words.append(r)

for r inresult:

new_words =[]

result =jieba.cut(words)

words =read_from_file(stop_word_file)

def stop_words(stop_word_file):

returnwords

words = fp.read()

withopen(file_name,"r") as fp:

def read_from_file(file_name):

实现代码如下(代码比较水):

2. 最全中文停用词表整理(1893个)

1. 中文停用词表(比较全面,有1208个停用词)

常见的中文停用词有:听说机器学习原理。

结巴分词虽然有去除停用词的功能,一般情况下,这里不再详述,学习机器学习原理。以及示例说明,作者微博

二、 去除停用词

2.python 结巴分词(jieba)学习

1.Python中文分词组件 jieba

还可以参考一下文章:

# easy_install jieba

# pip install jieba

github项目主页上有结巴切词的详细安装方式,github项目主页,下面将分别详细介绍:

这里中文切词使用的是结巴切词,下面将分别详细介绍:

一、 切词

使用K-means算法

TF-IDF构建词权重

构建词袋空间VSM(vector space model)

去除停用词

中文文本聚类主要有一下几个步骤,机器学习原理。给每个聚类一个标签,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,我没能很好的分类,甚至都有一个C的实现。

正好我写的一些文章,其实机器学习原理。R语言实现,Java实现,网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python中文文本聚类也是如此),听听机器学习原理。 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,


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