在微博数据挖掘中，K-means 算法被广泛应用于发现热点话题、用户行为分析、广告效果评
估等场景。K-means 是一种基于划分的聚类算法，它通过迭代优化簇内距离的和来划分数据，
使得同簇内的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。
以下是一个简化的步骤，介绍如何使用 Python 实现 K-means 算法在微博数据挖掘中的应用：
### 1. 数据获取
首先，你需要获取微博数据。这通常通过微博开放平台的 API 来实现。你需要注册开发者账
号并创建应用，获取相应的访问令牌（Access Token）。
```python
# 假设你已经获取了 Access Token
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
# 使用 requests 库发送 API 请求获取微博数据
import requests
def get_weibo_data(access_token, count=100):
url =
f"https://api.weibo.com/2/statuses/user_timeline.json?access_token={access_token}&count={co
unt}"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()['statuses']
else:
return None
```
### 2. 数据预处理
获取到的微博数据通常是 JSON 格式，需要进行预处理，提取出有用的信息，如文本内容、
转发数、评论数等。
```python
import json
def preprocess_weibo_data(weibo_data):
processed_data = []
for weibo in weibo_data:
processed_data.append({
'text': weibo['text'],
'reposts_count': weibo['reposts_count'],
'comments_count': weibo['comments_count']
})
return processed_data
