kmeans聚类算法文本分类
时间: 2025-01-20 13:01:13 浏览: 39
### 使用K-means聚类算法实现文本分类
#### 数据预处理
为了使K-means能够有效地工作于文本数据之上,需先将原始文本转换为数值型特征向量。常用的方式有词袋模型(Bag of Words, BoW),TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)等[^3]。
对于每篇文档d,构建一个长度等于词汇表大小的向量v_d,其中每个维度对应着特定单词w_i在该文档里的出现频率或其他统计特性(如tf-idf权重)。这样做的目的是让计算机能理解并操作这些原本是非结构化的自然语言资料。
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
documents = ["这是一些中文文本", "这是另一些中文文本"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)
```
#### 初始化与参数设定
选择合适的簇数\( k \)是一个挑战性的任务,因为实际应用中往往无法提前知道最佳的分组数目。然而,在某些情况下可以根据领域知识或通过实验确定这一参数值。另外,还可以采用肘部法则(elbow method)、轮廓系数(silhouette score)等方式辅助决策过程[^4]。
一旦决定了k值之后,则随机挑选k个样本作为初始质心(centroid)[^1]。
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
num_clusters = 5 # 这里假设已经选择了5这个数字作为最终使用的k值
model = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='random', n_init=10, max_iter=300)
model.fit(X.toarray())
labels = model.labels_
centroids = model.cluster_centers_
```
#### 执行聚类分析
调用`fit()`函数启动迭代优化流程直到满足停止条件为止——要么达到最大允许次数(max_iter), 要么连续两次更新后的变化幅度小于给定阈值(tol)。在此期间,会持续调整各个簇的位置以最小化所有成员与其所属中心之间的平方误差之和(SSE)[^2]。
完成训练后即可获得一系列标签(label),它们指示了各自归属哪个具体的类别(cluster);同时还有各群组的核心位置信息(center/mean point)可用于后续解释说明用途。
#### 结果评估与可视化展示
由于缺乏真实的类别标记,因此难以直接衡量预测性能的好坏程度。不过仍然存在多种间接手段可供参考:
- **内部指标**:例如紧凑度(compactness)/连贯性(cohesion)(即同一个cluster内元素间的平均距离)以及分离度(separation)(不同clusters之间最短间距)。
- **外部验证**(如果有ground truth的话): 可借助ARI(Adjusted Rand Index) 或 NMI(Normalized Mutual Information) 来量化两个划分方案的一致性水平。
此外,降维技术PCA/LDA/t-SNE可以帮助我们将高维空间映射至二维平面上进而绘制散点图来进行直观观察。
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