一、基于TF-IDF与KMeans的海量新闻文本聚类

文本聚类(Text Cluster)是自动地按照内容的相似度将文本分组聚为若干类。在文本聚类过程中，文档特征、文档相似度和聚类模型是三个主要问题。文本聚类的目标：通过聚类，找到满足如下条件的一些类的集合：类内部的文本相似度尽可能大，而类之间的文本相似度尽可能小。文本聚类的性能与所使用的特征和模型密切相关，常用的模型包括k-均值(k-means)聚类、k-中心点(k-medoids)聚类、近邻传播(Affinith Propagation, AP)聚类。

本项目使用的聚类模型为KMeans，文本聚类的常用特征表示使用tf-idf进行表示。

关注[LinkedIn-Ian Brooks PhD]（）其他信息：小型企业创新研究（SBIR）计划是一项极具竞争力的计划，旨在鼓励国内小型企业从事具有商业化潜力的联邦研究/研究与开发（R / R＆D）。通过基于奖励的竞争性计划，SBIR使小型企业能够发掘其技术潜力，并提供从商业化中获利的动力。通过将合格的小型企业纳入美国的研发领域，可以刺激高科技创新，并且美国在满足其特定研发需求的同时也将获得企业家精神。文件上传：将源数据json文件上传到/ tmp目录中的HDFS IDF / TF概述：导入数据-使用提供的Jypter Not 文章目录案例实战：新闻聚类分群1、导入相关库2、读取数据3、中文分词4、文本向量化：建立词频矩阵5、构造特征矩阵6、模型搭建（1）、通过 KMeans 算法进行聚类分群（2）、通过DBSCAN算法进行聚类分群7、利用余弦相似度进行模型优化案例实战：新闻聚类分群 1、导入相关库 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.cluster i 文本聚类文本聚类就是要在一堆文档中，找出哪些文档具有较高的相似性，然后可以针对这些相似性文档的聚合进行类别划分。文本聚类应用场景：提供大规模文档集进行类别划分并提取公共内容的概括和总览；找到潜在的各个文档间的相似度以进行相似度判别、类别修正，以减少浏览相似文档和信息的时间和精力。通常，聚类分析（也包括其他算法）大多是针对数值型做计算的，K均值这类基于聚类的算法要求只有数值型变量才能得到距离相似... import numpy as np import pandas as pd newdata = pd.read_table("数据集路径",names=['label','theme','URL','content'],encoding='utf-8') newdata = df_news.dropna()#删除缺失值 #查看数据维度 newdata.shape <br />http://74.125.155.132/scholar?q=cache:x2h4e3WvjZYJ:scholar.google.com/+%E6%B1%89%E8%AF%AD%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8A%A5%E9%81%93%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8%AF%9D%E9%A2%98%E8%B7%9F%E8%B8%AA%E4%B8%8E%E7%A0%94%E7%A9%B6&hl=zh-CN&as_sdt=2000<br />1 在最初的研究阶段（1999 年毕业设计-基于深度学习的新闻文本分类系统：目前，互联网的应用范围越来越广阔，与日常生活密切相关。例如，微信微博用户的各种动态，大众点评等社交平台的各种探店评论，电商平台的各种用户反馈。上述用户记录往往包含大量的文本、图片、语音数据。其中，又以文本数据占比最大，这些文本数据蕴含着巨大的研究和商用价值。海量的文本数据是一座巨大的资源矿脉，文本挖掘技术是寻找到矿脉的罗盘，该技术通过分析文本之间的相关性，从而挖掘出其之间的联系，为创造便利和谐的生活环境供技术保障，文本分类技术则是信息挖掘技术的重要组成成分聚类 (Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。自然语言处理总复习（八）—— 文本聚类一、聚类概述1. 目标2. 定义3. 用途（1）用于试探性数据分析（2）概念一般化（元素之间的可互换性）4. 聚类算法与分类算法的区别5. 聚类算法分类二、层级聚类（一）两种层级聚类算法1. 自底而上算法2. 自顶而下算法（二）三种相似度函数计算方式1. 单连通聚类（1）概念（2）特点2. 全连通聚类（1）概念（2）特点3. 平均连通聚类（1）概念（2）算法1）算法描述2）点与点之间的相似度度量方法3）平均相似度的定义4）减少计算量推导过程三、非层级聚类（一）基本思想（文章目录一、基于文本特征的方法聚类算法1.K-Means算法2.均值漂移算法3.层次聚类 4.谱聚类算法5.DBSCAN密度聚类算法sklearn代码二、潜在语义分析三、深度学习方法聚类的应用场景没有分类广泛，而由于无监督其算法效果也不足已运用到生产环境中去，不过其仍然是机器学习中的一个重要组成部分。文本聚类常见的应用场景就是文档标签生成，热点新闻发现等等，另外，在处理文本特征时，也可以使用聚类形... 输入：该词的上下文中相邻的几个词向量（词袋模型）输出：p(wi | context) ，该词的词向量。通过神经网络语言模型，可以得到新闻词集合 W 中每个词的词向量；也就是得到了关键字集合中的每个关键在信息爆炸的时代，文本聚类成为了信息处理的重要任务之一。文本聚类可以帮助我们从海量的文本数据中提取有价值的信息和知识，这对于商业智能、搜索引擎、新闻推荐等应用具有重要的意义。然而，传统的文本聚类方法面临着许多挑战，比如需要手动选择特征、需要对文本进行预处理等。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习方法来解决文本聚类的问题。本文将介绍基于深度学习的文本聚类方法，讲解其原理，并结合实例代码进行演示。基本步骤包括： 1.使用python+selenium分析dom结构爬取百度|互动百科文本摘要信息； 2.使用jieba结巴分词对文本进行中文分词，同时插入字典关于关键词； 3.scikit-learn对文本内容进行tfidf计算并构造N*M矩阵(N个文档 M个特征词)； 4.再使用K-means进行文本聚类 (省略特征词过来降维过程); ...