如何使用nltk (python)获取K均值集群的各个质心
NLTK（Natural Language Toolkit）是一个用于自然语言处理的Python库。它提供了各种工具和数据集，用于处理和分析文本数据。要使用NLTK获取K均值聚类的各个质心，可以按照以下步骤进行：
- 安装NLTK库：在Python环境中使用以下命令安装NLTK库：
- 安装NLTK库：在Python环境中使用以下命令安装NLTK库：
- 导入NLTK库：在Python脚本中导入NLTK库：
- 导入NLTK库：在Python脚本中导入NLTK库：
- 下载NLTK数据集：NLTK提供了各种数据集，包括用于聚类的示例数据集。可以使用以下命令下载所需的数据集：
- 下载NLTK数据集：NLTK提供了各种数据集，包括用于聚类的示例数据集。可以使用以下命令下载所需的数据集：
- 准备文本数据：准备要进行聚类的文本数据。可以是一个文本文件或一个包含文本的字符串。
- 文本预处理：使用NLTK库的各种函数对文本数据进行预处理，例如分词、去除停用词、词干提取等。以下是一个示例：
- 文本预处理：使用NLTK库的各种函数对文本数据进行预处理，例如分词、去除停用词、词干提取等。以下是一个示例：
- 特征提取：将文本数据转换为适合聚类算法的特征表示。可以使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF等方法。以下是一个示例：
- 特征提取：将文本数据转换为适合聚类算法的特征表示。可以使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF等方法。以下是一个示例：
- 执行K均值聚类：使用聚类算法对特征向量进行聚类。以下是一个示例：
- 执行K均值聚类：使用聚类算法对特征向量进行聚类。以下是一个示例：
以上是使用NLTK获取K均值聚类的各个质心的基本步骤。根据具体的应用场景和需求，可能需要进行更多的数据预处理和特征工程操作。关于NLTK和K均值聚类的更多详细信息和示例，可以参考以下链接：
- NLTK官方网站：https://www.nltk.org/
- NLTK文档：https://www.nltk.org/documentation.html
- NLTK教程：https://www.nltk.org/book/
- scikit-learn（用于聚类的Python库）官方网站：https://scikit-learn.org/
- scikit-learn文档：https://scikit-learn.org/stable/documentation.html
请注意，以上答案仅供参考，具体实现可能因应用场景和需求而有所不同。
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1回答
我正在尝试理解如何使用sklearn创建文本聚类。我有800个文本(600个训练数据和200个测试数据)，如下所示：
Texts # columns name
1 Donald Trump, Donald Trump news, Trump bleach, Trump injected bleach, bleach coronavirus.
2 Thank you Janey.......laughing so much at this........you have saved my sanity in these mad times. Only bleach Trump is u
浏览 17提问于2020-05-12得票数 0
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我有以下两个文件，ProcessText.py和test.py，但是当我运行test.py时会得到上面的错误。我检查了所有的代码，属性设置没有任何问题(我认为)。我对python很陌生，但不是编程，所以如果我正在做一些愚蠢的事情，请告诉我:)。从我在网上收集的资料来看，这与导入有关，但我不太明白什么是导入。
from ProcessText import ProcessText
class test:
input = "input string goes here"
ProcessText(input)
tfDict = ProcessText.set
浏览 5提问于2022-03-05得票数 1
2回答
我从Scikit learn了解如何使用K-Means：学习文本聚类
在该示例中，可选地使用LSA (使用SVD)来执行降维。
为什么这是有用的？维度(特征)的数量已经可以使用"max_features“参数在TF-IDF向量化器中进行控制。
我知道LSA (和LDA)也是主题建模技术。聚类的不同之处在于，文档属于多个主题，但只属于一个聚类。我不明白为什么要在K-Means聚类的上下文中使用LSA。
示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import
浏览 16提问于2017-02-22得票数 5
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我正在尝试通过预处理，生成tf-idf矩阵，然后应用K-means来完成文本文档聚类的经典工作。但是，在经典的20NewsGroup数据集上测试此工作流会导致大多数文档被聚为一个集群。(我最初尝试对20个组中的6个组的所有文档进行聚类-因此期望将其聚类为6个聚类)。
我在Apache Spark中实现了这一点，因为我的目的是在数百万个文档上使用这项技术。以下是在Databricks上用Pyspark编写的代码：
#declare path to folder containing 6 of 20 news group categories
path = "/mnt/%s/20news-
浏览 0提问于2017-05-09得票数 2
1回答
python中的文档聚类
、、、
我对python和scikit-learn都是新手，我将集群一堆文本文件(新闻正文)，我使用以下代码：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import nltk, sklearn, string, os
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extract
浏览 3提问于2014-11-26得票数 1
1回答
我在一个数据帧中有以下列。 Unnamed: 0, title, publication, author, year, month, title.1, content, len_article, gensim_summary, split_words, first_100_words 我正在尝试运行这一小段代码。 import nltk
nltk.download('punkt')
# TOKENIZE
df.first_100_words = df.first_100_words.str.lower()
df['tokenized_first_100'] =
浏览 13提问于2020-03-27得票数 0
3回答
我正在学习文档聚类教程。作为输入，我给出了一个可以下载的txt文件。它是其他3个txt文件的组合文件，使用\n分隔。创建tf-idf矩阵后，我收到以下警告：
，，UserWarning:您的stop_words可能与您的预处理不一致。对停用词进行标记化会生成标记'abov'，'afterward'，'alon'，'alreadi'，'alway'，'ani'，'anoth'，'anyon'，'anyth'，'anywher'，'
浏览 1提问于2019-08-04得票数 15
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在拟合模型和预测准确性之前，我想从我的数据集中删除德语停用词。我不确定为什么下面的代码不能提供帮助。所有NLTK和关联库都已安装。
import nltk
nltk.download()
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
stemmer = SnowballStemmer('german', ignore_stopwords=True)
class StemmedCountVectorizer(CountVectorizer):
def build_analyzer(self):
浏览 23提问于2019-08-06得票数 3
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1回答
基于相似度的k均值聚类方法
、、、、
我有一个专栏，其中包含了我想要聚在一起的所有文本，以便找到彼此之间的一些模式/相似之处。
Text
Word2vec is a two-layer neural net that processes text by “vectorizing” words.
Its input is a text corpus and its output is a set of vectors: feature vectors that represent words in that corpus.
While Word2vec is not a deep neural network, it tur
浏览 0提问于2020-06-15得票数 0
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使用Python的scikit线性支持向量分类，当我尝试进行预测时遇到了错误：
import pickle
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk import word_tokenize
import string
# Function to pass the list to the Tf-idf vectorizer
def returnPhrase(inputList):
return inputList
浏览 48提问于2020-03-01得票数 0
我已经完成了传统的k均值文本聚类.然而，现在，我需要将我的程序修改为“球形k-表示文本聚类”，但还没有成功。
我已经在网站上寻找解决方案，但仍然无法成功地修改我的程序。下面的资源应该有助于我的项目，但我仍然无法找到一个方法。
这是我的传统K-表示程序：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
from sklearn.
浏览 0提问于2019-05-07得票数 1
我想计算一组文档的TF_IDF (10)。为此，我使用了Python Anaconda。
import nltk
import string
import os
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
path = '/opt/datacourse/data/parts'
token_dict = {}
stemmer = PorterStemmer()
def stem_tokens(tokens, ste
浏览 0提问于2015-11-05得票数 1
我想做“文本聚类”使用k-均值和星火在一个庞大的数据集。如您所知，在运行k-方法之前，我必须在我的大数据集上做一些预处理方法，如TF下手和NLTK。下面是我在python中的代码：
if __name__ == '__main__':
# Cluster a bunch of text documents.
import re
import sys
k = 6
vocab = {}
xs = []
ns=[]
cat=[]
filename='2013-01.csv'
with o
浏览 1提问于2014-11-19得票数 1
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我试图通过以下方式来标记我从网络上得到的文本：
import nltk,re,pprint
from nltk import word_tokenize
from urllib import request
#...getting file from web
tokens=word_tokenize(raw) #raw is the text from web
然后LookupError来了：
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#56>", line 1, in <module>
浏览 6提问于2020-06-10得票数 0
上个月，我尝试对文本进行标记化，并创建了一个单词集合，以查看哪个单词经常出现。今天，我想用相同的代码在相同的数据集中再做一次。它仍然有效，但结果不同，很明显，今天的结果是错误的，因为出现单词的频率显着降低。
下面是我的代码：
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from sklearn.feature_extraction.text import ENGLISH_STOP_WORDS
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import nltk
from collections
浏览 18提问于2020-03-02得票数 0
回答已采纳
我有一个CSV文件，其中包括2319条tweet及其标签。我在一个数据框中读到了它，它看起来如下所示： ? 我想阅读每条推文，并执行以下操作： 删除停用词、删除链接、删除#、删除标点符号、删除@(提及)、小写、标记化，也删除表情符号 然后将每个处理过的推文存储在数据帧的新列中(假设是处理过的文本)。因此，前面的dataframe将更改为类似以下内容：(下表将是我在dataframe中所需的输出) ? 我用Jupyter写了以下代码： from io import StringIO
df['Processed Text']= df['Text']
col =
浏览 48提问于2021-08-16得票数 0
我正在尝试使用NLTK标签，但是得到了一个"zipfile.BadZipfile: File不是zip文件“错误。
错误来自以下代码：
import nltk
sentence = "I love python"
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
print nltk.ne_chunk(pos_tags, binary=True)
我发现和我的问题有关。不幸的是，我无法下载整个语料库，因为我在服务器上工作，并且有很多内存限制。有人能给我指一下我需要的文件吗?这样我就
浏览 2提问于2015-05-02得票数 1
回答已采纳
我想调用NLTK通过pyspark在databricks上做一些NLP。我已经从databricks的库选项卡安装了NLTK。它应该可以从所有节点访问。
我的py3代码：
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
import nltk
nltk.download('punkt')
def get_keywords1(col):
sentences = []
sentence = nltk.sent_tokenize(col)
浏览 0提问于2020-08-16得票数 4
2回答
我必须使用所提供的数据来预测广告发布的类别；对于我的模型，我不能获得超过74%的准确性。我不知道我错过了什么。
我到目前为止所做的事：
使用re&nltk清理文本。
旧茎器
CountVectorizer &Tfidf转换器
二手MultinomialNB、LinearSVC和RandomForestClassifier
以下是我的代码：
import json
import pandas as pd
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
浏览 0提问于2021-09-30得票数 1
1回答
我正在做一个udemy课程(所有的例子都是英文的)，但问题是当我开始使用西班牙语时，总是缺乏库或兼容性。我从https://www.datos.gov.co/Ciencia-Tecnolog-a-e-Innovaci-n/LAS-WordNet-una-WordNet-para-el-espa-ol-obtenida-c/8z8d-85m7下载了CSV格式的数据，但我正在尝试执行以下代码，但由于上下文的描述而崩溃，由于上下文的描述，有人知道如何处理它吗？谢谢 import nltk
#nltk.download("omw")
from nltk.corpus import w
浏览 6提问于2020-06-16得票数 0
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