python使用TFIDF 和 KMeans和对文档聚类及tSNE可视化

发布网友发布时间：2024-09-28 04:02

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热心网友时间：2024-10-02 10:16

在文本分析中，使用Python进行文档聚类与可视化是一个有效的方法，其中TF-IDF和KMeans是常用的算法，tSNE用于将高维数据降维可视化。首先，通过pandas读取文件，获取数据集。选取数据集中的contents列，利用TF-IDF对其进行向量化处理，转换为数值型数据，方便后续的聚类分析。

在确定最佳的聚类个数时，我们采用肘部原则。这一原则基于计算每个簇内的聚类误差平方和（SSE）随簇数增加的趋势，选取SSE开始显著减少后变化缓慢的拐点处的簇数，作为最佳聚类数量。随后，应用KMeans算法进行聚类。

完成聚类后，进一步通过主成分分析（PCA）对聚类结果进行降维处理，简化数据结构，便于后续可视化操作。利用tSNE对降维后的数据进行可视化，直观展示文档之间的相似性和聚类分布。tSNE擅长在低维空间中保持高维数据的局部结构，因此在可视化聚类结果时，它能够清晰地揭示出数据内部的结构。

通过tSNE可视化，我们可以观察到每个簇中的文档分布情况，以及簇与簇之间的差异。进一步地，从每个聚类中抽取出关键词，这些关键词能够代表该簇文档的中心主题。这些关键词的提取有助于对聚类结果进行更深入的理解和解释，为后续的决策提供依据。