极光IM

本小节将介绍运用朴素贝叶斯模型，分别采用自定义函数和调用 Python内置函数两种方法对新闻文本进行分类。新闻文本分类的流程包括以下步骤。(1)数据读取。读取原始新闻数据， 共有1000条数据。(2)文本预处理。对原始数据进行预处理， 对其进行去重、脱敏和分词等操作， 并分别统计教育、旅游的词频，随后绘制相应的词云图。由于数据分布不均， 对每个类别的数据各抽取400条， 共抽取800条数据进行训练模型及分类。(3)分类和预测。

核心对象：若样本点ε邻域内至少包含MinPts个样本，则该点为核心对象直接密度可达：若点q在p的ε邻域内，且p是核心对象，则q从p直接密度可达密度相连：存在对象链使得各对象间相互密度可达。

文章目录案例实战：新闻聚类分群1、导入相关库2、读取数据3、中文分词4、文本向量化：建立词频矩阵5、构造特征矩阵6、模型搭建（1）、通过KMeans算法进行聚类分群（2）、通过DBSCAN算法进行聚类分群7、利用余弦相似度进行模型优化 案例实战：新闻聚类分群 1、导入相关库 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.cluster i

这里我们发现分类出的标签有问题，全部都是-1，说明，全部都是离散点，因为词频处理后，特征过多，导致样本点之间距离较远，从而产生离群点，因此对于新闻文本而言，KMeans算法的聚类效果很好，而DBSCAN的效果较差。他的原理是将words中的每个词去重以及出去无意义的词，进行编号，然后对应每个原文本计数该次出现的次数。这也说明了对于特征较多的数据，KMeans算法的聚类效果要好于DBSCAN算法的聚类效果。当文本出现重复值时，可以将原词频矩阵的数据进行余弦相似度处理，处理后的特征矩阵再带入模型。

# -*-coding:utf-8-*-import jieba import os import codecs from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_extraction.text import

新闻标题是新闻最显眼的部分，集中概括了新闻的主要内容。因此对新闻标题进行分析分类，十分重要。首先要获得足量的新闻标题分析数据。通过爬虫代码，在一个新闻网站上爬取了 足量数据。下面是简单的爬虫和分析程序两个程序,爬取数据存入xlwt格式表格中，并将其标题数据进行聚类分析。

KMeans算法的K代表类别数量，Means代表每个类别内样本的均值，所以KMeans算法又称为K-均值算法。KMeans算法以距离作为样本间相似度的度量标准，将距离相近的样本分配至同一个类别。样本间距离的计算方式可以是欧氏距离，曼哈顿距离，余弦相似度等，KMeans算法通常采用欧氏距离来度量各样本间的距离。KMeans算法的核心思想是。

LDA主题模型虽然有时候结果难以解释，但由于其无监督属性还是广泛被用来初步窥看大规模语料(如财经新闻)的主题分布。这篇博客侧重提供一个LDA主题模型python代码的技术实现，不侧重如何分析财经新闻(后面看需要再更)。# -*- coding: utf-8 -*-#import pacakgeimport pandas as pdimport reimport jiebafrom pprint i...

要做一个新闻聚类系统，大概就和http://news.baidu.com类似的。 可是没有什么想法呀！　　怎么办呢？　　这样的新闻，　　要有抓取，存到一种“格式”里，或XML，或HDFS或DB里，　　二是要用分类器，基于SVM也好，KNN也好，　　三是要有聚类－carrot2,或其它。　　这样，三个重要组件都已经想到了，接下来就要设计了－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》 KMeans算法 KMeans算法名称中的K代表类别数量，Means代表每个类别内样本的均值，所以KMeans算法又称为K-均值算法。KMeans算法以距离作为样本间相似度的度量标准，将距离相近的样本分配至同一个类别。样本间距离的计算方式可以是欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，KMeans算法通常采用欧氏距离来度量各样本间的距离。 # 1.读取数据 import pandas as pd data = pd.read_excel(.

根据新闻标题，对新闻进行聚类，注意这是无监督学习的范畴。新闻内容是文本，因此核心是结巴分词和文本向量化的操作。

🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是🚩基于Spark的海量新闻文本聚类🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分。