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本人曾做机器学习方向，由于实习需要转做文本聚类、分类的工作，虽然大致相似，但仍是新手，过程和结果也仅供大神指教。本博包含了作者两周的专心研究调试及由数千行测试得到了300余行代码精华，如需转载，请注明出处。
文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算那些点距离比较近来将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点要尽量的远。
聚类是一种非监督学习，也就是说聚成几类，怎么聚，我们都不知道，只能一点点试出来。但是有时候机器认为这两堆点可以认为是两个簇，但人理解可能是一个簇，文本聚类就就难在了这里，机器与人的理解不太一样。一般能看到这个博的人都学过基本的聚类算法，拿k-means为例，簇心的选取是个非常随机的过程，导致k值相同的情况下聚类的结果每次都不一样，又不好取个平均，所以聚类的好坏很难被评价出来。
我在上一篇博：http://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51852633 中讲到完爆一切的S_Dbw评价指标，我目前还没试过，有兴趣的同学可以试试，总之早晚都要用的。
词赋权方法还有textrate，还没用，jieba自带的，肉眼看不错，可以试试。
上面的图说几个部分，一般生成文档向量矩阵的格式是，每一行代表一个文档，每一列是一个维度代表该文档这个词的权重，没出现这个词就是0，几千个文件维度在10多w左右（看文档的大小），这么大的维度人脑想也想到了，矩阵将是及其稀疏的，也就是说，在一个高维空间中，几千个点几乎都聚在了一起，虽说彼此之间有距离，但是距离非常之小，很明显这样聚类效果肯定非常差，实测过，跟抛硬币的概率一样。于是将矩阵稠密一点就想到了pca降维，pca是主成分分析的缩写，大致意思就是取这个高维向量中方差最大的方向经过一些数学变换将有用的部分保留，没用的部分舍弃，这种办法同样适合分类算法中寻找最吊的特征，具体细节我在《机器学习实战》这本书看到的（一个小哥背麻袋的那本书），讲的不详细但是大致懂了。为啥不用SVD降维呢，SVD适合稠密型矩阵，比如图像矩阵或者推荐系统中，取80%有用的信息，适合做图像压缩算法（懂得不深入，请打脸）。
轮廓系数这个概念我实在这个北邮同学的博客里看到的：buptguo.com/2016/05/31/learn-ml-from-scikit-learn-silhouette-analysis/ 直接点进去看就行了，他讲的比我好。
聚类这块我看了些资料，百度的那些用的都是k-means做的文本聚类，我就想问你们做的是不是学校的作业应付了事？上千维的向量用k-means做？搞笑吗？我实测了一下，效果很差，扔筛子的准确度。后来开始查文献资料，有一种叫BIRCH的层次聚类算法，该算法可以比较好的解决k-means每次聚类结果偏差太大的问题，相比dbscan有可以设置聚类的个数（当然阈值也可以设置），最重要的是sklearn有现成的库调用，速度还很快。试了一下，比kmeans好，但是还不是特别满意，查了下还是不太适合高维空间，准备再查查资料。
聚类算法的阈值可以设置一下，还有什么聚类算法都试试，尤其是高维的聚类算法。
用textrate赋值一下权重，看看效果咋样
函数干啥的我就不在博客解释了，下面代码注释的非常详细
# coding:utf-8
# 2.0 使用jieba进行分词,彻底放弃低效的NLPIR,用TextRank算法赋值权重(实测textrank效果更好)
# 2.1 用gensim搞tfidf
# 2.2 sklearn做tfidf和kmeans
# 2.3 将kmeans改成BIRCH,使用传统tfidf
import logging
import time
import os
import jieba
import glob
import random
import copy
import chardet
import gensim
from gensim import corpora,similarities, models
from pprint import pprint
import jieba.analyse
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import os
from sklearn.decomposition import PCA
# logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
start = time.clock()
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# 载入语料库 #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def PreprocessDoc(root):
allDirPath = [] # 存放语料库数据集文件夹下面左右的文件夹路径,string,[1:]为所需
fileNumList = []
def processDirectory(args, dirname, filenames, fileNum=0):
allDirPath.append(dirname)
for filename in filenames:
fileNum += 1
fileNumList.append(fileNum)
os.path.walk(root, processDirectory, None)
totalFileNum = sum(fileNumList)
print '总文件数为: ' + str(totalFileNum)
return allDirPath
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# 合成语料文档 #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
# 每个文档一行,第一个词是这个文档的类别
def SaveDoc(allDirPath, docPath, stopWords):
print '开始合成语料文档:'
category = 1 # 文档的类别
f = open(docPath,'w') # 把所有的文本都集合在这个文档里
for dirParh in allDirPath[1:]:
for filePath in glob.glob(dirParh + '/*.txt'):
data = open(filePath, 'r').read()
texts = DeleteStopWords(data, stopWords)
line = '' # 把这些词缩成一行,第一个位置是文档类别,用空格分开
for word in texts:
if word.encode('utf-8') == '\n' or word.encode('utf-8') == 'nbsp' or word.encode('utf-8') == '\r\n':
continue
line += word.encode('utf-8')
line += ' '
f.write(line + '\n') # 把这行写进文件
category += 1 # 扫完一个文件夹,类别+1
return 0 # 生成文档,不用返回值
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# 分词+去停用词 #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def DeleteStopWords(data, stopWords):
wordList = []
# 先分一下词
cutWords = jieba.cut(data)
for item in cutWords:
if item.encode('utf-8') not in stopWords: # 分词编码要和停用词编码一致
wordList.append(item)
return wordList
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# tf-idf #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def TFIDF(docPath):
print '开始tfidf:'
corpus = [] # 文档语料
# 读取语料,一行语料为一个文档
lines = open(docPath,'r').readlines()
for line in lines:
corpus.append(line.strip()) # strip()前后空格都没了,但是中间空格还保留
# 将文本中的词语转换成词频矩阵,矩阵元素 a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
vectorizer = CountVectorizer()
# 该类会统计每个词语tfidf权值
transformer = TfidfTransformer()
# 第一个fit_transform是计算tf-idf 第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
# 获取词袋模型中的所有词语
word = vectorizer.get_feature_names()
# 将tf-idf矩阵抽取出来，元素w[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
weight = tfidf.toarray()
print weight
# # 输出所有词
# result = open(docPath, 'w')
# for j in range(len(word)):
# result.write(word[j].encode('utf-8') + ' ')
# result.write('\r\n\r\n')
#
# # 输出所有权重
# for i in range(len(weight)):
# for j in range(len(word)):
# result.write(str(weight[i][j]) + ' ')
# result.write('\r\n\r\n')
#
# result.close()
return weight
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# PCA #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def PCA(weight, dimension):
from sklearn.decomposition import PCA
print '原有维度: ', len(weight[0])
print '开始降维:'
pca = PCA(n_components=dimension) # 初始化PCA
X = pca.fit_transform(weight) # 返回降维后的数据
print '降维后维度: ', len(X[0])
print X
return X
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# k-means #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def kmeans(X, k): # X=weight
from sklearn.cluster import KMeans
print '开始聚类:'
clusterer = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++') # 设置聚类模型
# X = clusterer.fit(weight) # 根据文本向量fit
# print X
# print clf.cluster_centers_
# 每个样本所属的簇
y = clusterer.fit_predict(X) # 把weight矩阵扔进去fit一下,输出label
print y
# i = 1
# while i <= len(y):
# i += 1
# 用来评估簇的个数是否合适,距离约小说明簇分得越好,选取临界点的簇的个数
# print clf.inertia_
return y
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# BIRCH #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def birch(X, k): # 待聚类点阵,聚类个数
from sklearn.cluster import Birch
print '开始聚类:'
clusterer = Birch(n_clusters=k)
y = clusterer.fit_predict(X)
print '输出聚类结果:'
print y
return y
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# 轮廓系数 #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def Silhouette(X, y):
from sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_score
print '计算轮廓系数:'
silhouette_avg = silhouette_score(X, y) # 平均轮廓系数
sample_silhouette_values = silhouette_samples(X, y) # 每个点的轮廓系数
pprint(silhouette_avg)
return silhouette_avg, sample_silhouette_values
print '#----------------------------------------#'
print '# #'
print '# 画图 #'
print '# #'
print '#----------------------------------------#\n'
def Draw(silhouette_avg, sample_silhouette_values, y, k):
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
# 创建一个 subplot with 1-row 2-column
fig, ax1 = plt.subplots(1)
fig.set_size_inches(18, 7)
# 第一个 subplot 放轮廓系数点
# 范围是[-1, 1]
ax1.set_xlim([-0.2, 0.5])
# 后面的 (k + 1) * 10 是为了能更明确的展现这些点
ax1.set_ylim([0, len(X) + (k + 1) * 10])
y_lower = 10
for i in range(k): # 分别遍历这几个聚类
ith_cluster_silhouette_values = sample_silhouette_values[y == i]
ith_cluster_silhouette_values.sort()
size_cluster_i = ith_cluster_silhouette_values.shape[0]
y_upper = y_lower + size_cluster_i
color = cm.spectral(float(i)/k) # 搞一款颜色
ax1.fill_betweenx(np.arange(y_lower, y_upper),
0,
ith_cluster_silhouette_values,
facecolor=color,
edgecolor=color,
alpha=0.7) # 这个系数不知道干什么的
# 在轮廓系数点这里加上聚类的类别号
ax1.text(-0.05, y_lower + 0.5 * size_cluster_i, str(i))
# 计算下一个点的 y_lower y轴位置
y_lower = y_upper + 10
# 在图里搞一条垂直的评论轮廓系数虚线
ax1.axvline(x=silhouette_avg, color='red', linestyle="--")
plt.show()
if __name__ == "__main__":
root = '/Users/John/Desktop/test'
stopWords = open('/Users/John/Documents/NLPStudy/stopwords-utf8', 'r').read()
docPath = '/Users/John/Desktop/test/doc.txt'
k = 3
allDirPath = PreprocessDoc(root)
SaveDoc(allDirPath, docPath, stopWords)
weight = TFIDF(docPath)
X = PCA(weight, dimension=800) # 将原始权重数据降维
# y = kmeans(X, k) # y=聚类后的类标签
y = birch(X, k)
silhouette_avg, sample_silhouette_values = Silhouette(X, y) # 轮廓系数
Draw(silhouette_avg, sample_silhouette_values, y, k)
end = time.clock()
print '运行时间: ' + str(end - start)
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原文地址：http://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51860793
