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K-Means文本聚类python实现 评分:

对文本进行聚类,文本预处理-->构造特征向量-->聚类,压缩包内含有实验用语料
2018-04-15 上传大小:685KB
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机器学习实战 第十章 K-均值聚类算法 Python3代码
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Java编写的k-means文本聚类算法

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K-medoids聚类源代码(K-means改进)

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K-means文本聚类算法(文本)java版

基于K-means的文本聚类算法,可以设置聚类的族、停用词。自动将相似词分为一类。用java语言编写的。

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K-means聚类分析与python实现

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 本代码提供了k-means算法的python实现,并使用matlibplot可视化算法结果

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Kmeans文本聚类java实现

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python内置K-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类情况

上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示,注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包,其中X = iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四个特征进行聚类,如果仅仅采用后两个(效果最佳)则应该修改代码为X = iris.data[2:]

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基于Python的机器学习K-means聚类分析NBA球员案例

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kmeans算法文本聚类java源码(分词,TF/IDF等)

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Python实现K-means聚类算法

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基于 word2vec 计算文本相似度的话题聚类研究

本文设计并实现了一个微博交通内容的热门话题发现及文本聚类系统,便于及时捕获 出微博中的交通话题,有助于更快速准确地对交通事件做出预判和决策。为了能在聚类中更 准确地对文本进行相似度计算,本文采用 word2vec 将词语表示成词向量,并提出了一种基 10 于稠密特征的 DC-word2vec 算法,通过引入高频网络词组成的高维词表对特征向量进行扩维 映射,使其变得稠密化且每一维度都有了具体的实际意义。通过对比其他几类算法的计算相 似度准确率,验证了 DC-word2vec 的效果最佳,并将其应用到 K-means 聚类中,有效提升了 话题聚类的精度。

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