使用 Mean Shift 进行文档聚类
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【中文标题】使用 Mean Shift 进行文档聚类【英文标题】:Document clustering using Mean Shift 【发布时间】:2018-02-21 08:26:24 【问题描述】:我拿了一堆文档并为所有文档中的每个标记计算 tf*idf 并为每个文档创建向量(每个 n 维,n 是语料库中唯一单词的数量)。我无法弄清楚如何使用 sklearn.cluster.MeanShift 从向量创建集群
【问题讨论】:
计算tfidf后,是否有数值矩阵(即:行列数据表)?它是稀疏的还是密集的?一般是什么类型的?您是否使用了 sklearn 中的 TfidfVectorizer()? 是的,我使用 TfidfVectorizer() 得到了一个稀疏矩阵。我不明白如何将其作为 sklearn.clister.MeanShift 的输入 【参考方案1】:TfidfVectorizer 将文档转换为数字的“稀疏矩阵”。 MeanShift 要求传递给它的数据是“密集的”。下面,我将展示如何在管道中转换它 (credit),但是,如果内存允许,您可以使用 toarray()
或 todense()
将稀疏矩阵转换为密集矩阵。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import MeanShift
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
documents = ['this is document one',
'this is document two',
'document one is fun',
'document two is mean',
'document is really short',
'how fun is document one?',
'mean shift... what is that']
pipeline = Pipeline(
steps=[
('tfidf', TfidfVectorizer()),
('trans', FunctionTransformer(lambda x: x.todense(), accept_sparse=True)),
('clust', MeanShift())
])
pipeline.fit(documents)
pipeline.named_steps['clust'].labels_
result = [(label,doc) for doc,label in zip(documents, pipeline.named_steps['clust'].labels_)]
for label,doc in sorted(result):
print(label, doc)
打印:
0 document two is mean
0 this is document one
0 this is document two
1 document one is fun
1 how fun is document one?
2 mean shift... what is that
3 document is really short
您可以修改“超参数”,但我认为这会给您一个大致的概念。
【讨论】:
如果输入是一个csv,每一行都是关键字或句子。我尝试添加以下内容 import csv with open('4.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) your_list = list(reader) print( your_list)以上是关于使用 Mean Shift 进行文档聚类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
多种聚类算法概述(BIRCH, DBSCAN, K-means, MEAN-SHIFT)