原文：Python机器学习(4)——基于k-means和tfidf的文本聚类分析
基本步骤包括： .使用python selenium分析dom结构爬取百度 互动百科文本摘要信息 .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 .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 .再使用K means进行文本聚类 省略特征词过来降维过程 .最后对聚类的结果进行简单的文本处理，按类簇归类，也可以计算P R F特征值 . ...
2018-08-29 13:45 0 8194 推荐指数：
相关推荐
k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法，简单说就是不需要数据标签，仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心（或重心）之间的距离，找出与各质心距离最近的点，并将这些点分为该质心所在的簇，从而实现聚类的效果 ...
1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程 ...
采用的算法。K-means即均值聚类，是一种容易上手的聚类机器学习算法。 鸢尾花概述鸢尾花（iris）是一种常见温带植物。鸢尾属（拉丁学名：Iris L.），单子叶植物纲，百合目，鸢尾科多年生草本植物，有块茎或匍匐状根茎；叶剑形，嵌叠状；花美丽，状花序或圆锥花序；花被花瓣状，有一长或短 ...
在之前分享的链家二手房数据分析的练习中用到了 K-Means 聚类分析方法，所以就顺道一起复习一下 K-Means 的基础知识好了。 K-Means 聚类分析可将样本分为若干个集群，它的核心思想就是使某集群的数据点与其对应的中心之间的距离最小。所以 K-Means 聚类分析通常会假设已知集群 ...
本文转自https://www.freeaihub.com/article/ad-cluster-with-kmean-in-python.html，该页可在线运行 本案例中的业务场景为，通过各类广告渠道90天内额日均UV，平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间 ...
一、原理 先确定簇的个数，K 假设每个簇都有一个中心点 centroid 将每个样本点划分到距离它最近的中心点所属的簇中 目标函数：定义为每个样本与其簇中心点的距离的 平方和（theSum of Squared Error, SSE ...