【聚类】kmeans文本聚类实施过程

本文主要是介绍【聚类】kmeans文本聚类实施过程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、训练词向量

参考资料url：http://www.52nlp.cn/中英文维基百科语料上的word2vec实验
①准备数据，这里假设使用wiki百科的1G数据，其中需要做一个繁体转简体，转格式为utf8，分词过程，参见上面的博客，这里我已经转好了，下载地址见百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1htn3gig passwd:d6ss。
②安装好python以及对应的模块 gensim，这里我们是用 gensim训练词向量
③写训练词向量的python脚本，参见上面的博客
④开始训练

开始词向量的训练，如下命令，请在命令行下执行：

python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.jian.utf-8.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vector >log.txt &

2、对已经准备好的聚类的语料（XHJ_wordsegment.txt）进行两步操作：清理，分词

3、计算每一行的文本的向量和

①由于聚类需要计算每一行文本的向量，这里我们将所有分好的词的向量和作为该行文本的向量表示
②由于文本数据过多，所以我们将文本分按照10000条为单位进行了分割，分别求各个文件中文本的向量和，最终再做一次合并文本分割
DIV()
分别求每个文件中文本的向量和
calVec()
合并求出来的每个文件的向量和
sumvec()

4、kmeans聚类

save_cluster_results()

5、抽取聚类结果

saveRes()

具体代码参见：
https://github.com/aiainui/kmeans/blob/master/main.py

这篇关于【聚类】kmeans文本聚类实施过程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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