网站和系统的哪个容易做,邯郸做网站,网站未备案可以上线吗,湖南做网站360o一、说明 维基百科是丰富的信息和知识来源。它可以方便地构建为带有类别和其他文章链接的文章#xff0c;还形成了相关文档的网络。我的 NLP 项目下载、处理和应用维基百科文章上的机器学习算法。
在我的上一篇文章中#xff0c;KMeans 聚类应用于一组大约 300 篇维基百科文… 一、说明 维基百科是丰富的信息和知识来源。它可以方便地构建为带有类别和其他文章链接的文章还形成了相关文档的网络。我的 NLP 项目下载、处理和应用维基百科文章上的机器学习算法。
在我的上一篇文章中KMeans 聚类应用于一组大约 300 篇维基百科文章。如果没有任何预期的标签则只能通过检查哪些文章被分组在一起以及哪个单词最常出现来接近聚类结果。结果并不令人信服例如有关人工智能的文章与有关太空探索的文章归为一类。
为了提高聚类结果本文实现了三个不同的目标。首先可视化文档矢量化结果并绘制聚类。其次应用不同的矢量化方法。第三使用额外的聚类算法。
本文的技术背景是Python v3.11和scikit-learn v1.2.2。所有示例也应该适用于较新的库版本。
本文最初出现在我的博客admantium.com上。
二、相关境况 本文是有关使用 Python 进行 NLP 的博客系列的一部分。在我之前的文章中我介绍了如何使用该WikipediaReader对象从“机器学习”、“航天器”和“Python编程语言”文章中下载 100 个子页面创建了约 300 篇文章的语料库。这些文章仅仅是文本文件由一个对象进一步处理WikipediaCorpus以总结所有文章的整体。然后创建一个 Pandas DataFrame 对象其中包含每篇文章的标题、文本、预处理文本和标记。最后将预处理后的文本矢量化并用作聚类算法的输入。
2.1 目标 1可视化
第一个目标是更好地理解文档的向量空间。在到目前为止的文章系列中使用 SciKit Learn 内置的 .zip 文件将词袋词典转换为向量DictVectorizer。以下代码片段显示了它的应用并给出了对结果向量的印象
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer vectorizer DictVectorizer(sparse False )
x_train vectorizer.fit_transform(X[ bow ]) print ( type (x_train))
#numpy.ndarray print (x_train)
#[[ 15. 0. 10 . ... 0.0.0.]
# [662. 0. 430. ... 0. 0. 0.]
# [316. 0.143....0.0.0.]
#...
#[319. 0.217. ... 0.0.0.]
# [158. 0.147. ... 0.0.0.]
# [328. 0. 279. ... 0. 0. 0.]] print (x_train.shape)
# (272, 52743) print (vectorizer.get_feature_names_out())
# array([,, ,1, . , ..., zy, zygomaticus, zygote], dtypeobject) print ( len (vectorizer.get_feature_names_out()))
# 52743
如您所见生成的向量有 52743 个维度。
为了绘制它们我们将使用 PCA 进行降维然后绘制它。通过以下代码实现对训练数据应用 2D PCA然后绘制绘图
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA def pca_reduce ( vec_list,dimensions 2 ): return PCA(dimensions).fit_transform(vec_list) def d2_plot ( data ): plt.plot(data, o ) d2_plot( pca_reduce(x_train, 2 )) 数据点没有明显的分离它们或多或少以 y 轴为中心具有零值和一些异常值。当使用另一种降维机制时这个图会改变吗
以下代码将TruncatedSVD应用于数据。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD def pca_reduce ( vec_list,dimensions 2 ): return TruncatedSVD(dimensions, n_iter 40 ).fit_transform(vec_list) def d2_plot ( data ): plt.plot(data, . ) d2_plot(pca_reduce(x_train, 2 ))
该图看起来有点不同y 轴上值小于 0 的异常值较少。 最后让我们以 3D 图表的形式查看数据。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA def pca_reduce ( vec_list,dimensions ): return PCA(dimensions).fit_transform(vec_list) def d3_plot ( data ): Fig plt.figure() ax Fig.add_subplot(projection 3d ) for _, v in enumerate (data[: 90 ]): ax.scatter(v[ 0 ],v[ 1 ], v[ 2 ],marker . , color r ) for _, v in enumerate (data[ 90 : 180 ]): ax.scatter(v[ 0 ],v[ 1 ], v[ 2 ],marker . , color g ) for _, v在 enumerate (data[ 180 :]) 中ax.scatter(v[ 0 ],v[ 1 ], v[ 2 ],marker . , color b ) plt.show() d3_plot(pca_reduce( x_train, 3 ))
在此图中数据点也非常密切相关。 这些可视化显示了使用词袋文档表示的一个明显缺点生成的向量彼此接近使得聚类算法难以正确分离文档。为了更好地区分数据我们需要使用另一种向量化方法并直观地比较得到的向量空间。
2.2 目标 2应用不同的矢量化方法 假设更改向量化方法可以导致更好的分离向量从而获得更好的聚类本节介绍两种不同的向量化方法Tfidf 和 WordVectors。
2.2.1 Tfidf矢量化 SciKit Learn 具有内置的 Tfidf Vector可应用于原始文本数据。preprocessed在该项目的设置过程中生成了原始数据的特殊表示其中所有单词都表示为其引理并且删除了大多数停用词。将根据该数据计算 Tfidf 向量。 这是相关代码
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerx_train X[preprocessed].tolist()vectorizer TfidfVectorizer()
x_train vectorizer.fit_transform(x_train)print(x_train.shape)
# (272, 40337)print(x_train)
# (0, 1002) 0.010974360184074128
# (0, 5031) 0.011294684416460914
# (0, 30935) 0.013841666362619034
# (0, 1004) 0.010228010133798603
# (0, 22718) 0.009819505656781956
# (0, 1176) 0.012488241517746365
# (0, 4398) 0.012488241517746365
# (0, 8803) 0.015557383558602929
# (0, 36287) 0.028985349686940432
生成的向量空间只有 40337 维。对结果向量应用 2D 和 3D PCA 得出以下图表 2D 图表显示了数据点之间更清晰的分离而在 3D 图表中我们看到红色和绿色标记点之间存在一些差异。
2.2.2 词向量向量化 词向量用多维值表示每个词该多维值表示其在训练的语料库材料的上下文中的含义。正如前面的文章所述存在不同的预训练词向量表示Gensim 库提供它们方便的下载。 在以下示例中使用具有 50 个维度的 Glove Gigaword 预训练向量。DataFrame 对象已经定义了一个token从预处理文本派生的列表只有引理没有停用词并从中创建一个包含单词向量的新列。
import gensim.downloader as api
import numpy as npvocab corpus.vocab()
vector_lookup api.load(glove-wiki-gigaword-50)
word_vector(tokens):return np.array([vector_lookup[token]for token in tokensif token in vocab and token in vector_lookup])X[word_vector] X[tokens].apply(lambda tokens: word_vector(tokens))
运行此代码会生成以下增强的 DataFrame 对象 在目前的形式中词向量具有不同的长度。详细打印它们的长度并绘制直方图是通过以下代码实现的
word_vector_length np.array([len(tokens) for tokens in X[word_vector].to_numpy().flatten()])print(word_vector_length[:5])
# [760, 157, 7566, 2543, 2086]binsint(np.max(word_vector_length)/1000)plt.hist(xword_vector_length, binsbins, densityFalse)
plt.show()print(fMean: {word_vector_length.mean()})
# Mean: 2248.904411764706
直方图清楚地表明较短的文章文本是常态 要应用 PCA需要填充和截断向量。我选择最大字长为 6000这意味着填充/截断为 300000。
def pad_word_vectors(vec_list, padding_value):res []for vec in vec_list:con np.array([v for v in vec]).reshape(-1)con_padded np.pad(con, (0, padding_value))con_truncated con_padded[:padding_value]res.append(con_truncated)return np.array(res)def pca_reduce(vec_list, n_components):return PCA(n_components).fit_transform(vec_list)X pd.read_pickle(ml29_01_word_vectors.pkl)x_train X[word_vector].to_numpy()
x_train_padded pad_word_vectors(x_train,300000)
x_train_2d pca_reduce(x_train_padded,2)
x_train_3d pca_reduce(x_train_padded,3)
截断和填充的向量表示为 2D 和 3D 向量 两张图都显示了数据点的清晰分离。
总结一下DictVectorizer词袋的首字母使文档彼此非常接近。使用 Tfidf尤其是 WordVectors 显然可以更好地分发文档。
2.3 目标 3应用聚类算法
KMeans 只是众多聚类算法中的一种。根据这篇关于主题建模的博客文章的建议应该根据数据的可分离程度来选择聚类算法。例如K 均值适用于小数据集上的低维值而当簇的密度和大小可变且数据通常为高维时基于密度的空间聚类 (DBSCAN) 效果更好。这两种方法都创建平面集群而另一组算法创建层次集群例如Ward或由HDBSCAN Paython 库实现的基于层次密度的空间聚类方法。
基于此我决定使用DBSCAN和OPtics算法文档称其更适合大型数据集。KMeans 用作基线。
2.3.1 使用 Tfidf 向量进行聚类
KMeans 与 Tfidf
使用 KMeans 时需要预先给出预期的簇数。尝试不同的数字并检查结果文档分布是关键。
下面的代码展示了创建8个集群的结果
model KMeans(n_clusters8, random_state0, n_initauto).fit(x_train)print(model)
# KMeans(n_initauto, random_state0)print(model.get_params())
#{algorithm: lloyd, copy_x: True, init: k-means, max_iter: 300, n_clusters: 8, n_init: auto, random_state: 0, tol: 0.0001, verbose: 0}print(model.labels_)
#[4 6 6 6 6 4 2 4 2 4 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 2 4 3 4 0 6 5 6 3 2 4
# 1 4 5 4 0 1 2 1 1 2 2 0 6 2 1 2 1 5 5 2 2 7 2 5 5 5 5 5 4 4 2 4 1 2 2 2 2
# 5 2 2 2 4 0 5 5 2 6 6 2 5 0 0 5 0 1 4 4 2 5 0 2 2 2 6 6 4 6 0 0 5 2 2 4 4
# 0 0 5 1 1 1 1 6 2 0 2 2 5 4 2 4 4 4 1 2 1 2 2 2 0 4 4 4 4 2 4 3 6 3 3 7 7
# 3 3 1 2 2 2 2 4 4 1 1 4 4 2 2 2 0 2 2 4 6 6 2 4 0 0 7 6 4 6 7 2 4 6 6 1 7
# 4 1 1 1 4 7 4 4 4 4 4 6 5 7 4 4 7 2 6 4 5 6 6 6 6 6 3 4 5 1 1 5 3 3 5 1 6
# 3 3 6 1 6 6 1 1 6 6 6 6 3 3 2 3 1 3 1 3 3 6 1 6 5 6 5 3 6 6 1 3 3 3 3 5 6
# 5 6 6 3 7 2 3 2 1 4 6 3 1]
视觉表示显示簇的分离不均匀 让我们尝试创建 5 个集群。
model KMeans(n_clusters8, random_state0, n_initauto).fit(x_train)print(model.labels_)
# [0 2 2 2 4 0 2 0 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 0 0 0 0 0 4 3 4 4 4 3 4 2 4 4 3 4
# 4 0 2 3 0 1 3 4 2 4 3 0 4 3 1 3 2 2 2 3 3 0 3 2 2 2 4 4 4 0 3 0 2 3 3 3 3
# 1 3 3 3 4 3 1 4 3 2 2 3 2 0 0 2 0 1 4 4 3 2 0 3 2 2 2 2 0 2 2 0 1 3 2 4 0
# 0 3 4 1 1 1 1 2 3 3 3 3 4 0 3 4 0 0 1 3 1 3 3 3 3 0 0 0 0 3 0 4 2 4 4 0 0
# 4 4 4 3 3 3 3 4 0 1 1 4 0 3 3 3 3 3 3 4 1 2 3 4 0 3 0 4 4 2 0 3 0 2 1 1 0
# 4 1 1 2 4 0 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 4 4 4 2 2 2 2 1 2 4 0 2 1 1 2 4 4 4 1 2
# 4 4 2 2 2 2 2 1 4 2 2 2 4 4 3 4 1 4 1 4 4 2 2 2 2 2 2 4 4 2 2 4 4 4 4 2 2
# 2 2 2 4 0 3 4 3 2 0 4 2 1]
5 个簇的直方图显示出明显的分离 在 3D 图中绘制文档也很有前途 2.4 DBSCAN 与 Tfidf
以下代码片段加载 pickles 数据、提取预处理文本并应用 Tfidf 矢量器。然后通过实例化 SciKit learn 对象来创建 DBSCAN 算法。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import DBSCAN
import pandas as pdX pd.read_pickle(ml29_01.pkl)
x_train X[preprocessed].tolist()
vectorizer TfidfVectorizer()
x_train vectorizer.fit_transform(x_train)
使用没有任何参数化的 DBSCAN 会产生非常令人惊讶的结果
model DBSCAN()
print(model.get_params())
# {algorithm: auto, eps: 0.5, leaf_size: 30, metric: euclidean, metric_params: None, min_samples: 5, n_jobs: None, p: None}print(model.labels_)
# [-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# ...
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1]
该值-1表示数据噪声太大无法聚类。这是什么原因呢是因为 Tfidf 向量稀疏吗这可以通过 TruncatedSVD 来解决。
from sklearn.decomposition import TruncatedSVDdef pca_reduce(vec_list, n_components):return TruncatedSVD(n_components).fit_transform(vec_list)x_train_3d pca_reduce(x_train, 3)
model DBSCAN().fit(x_train_3d)print(model.get_params())
# {algorithm: auto, eps: 0.5, leaf_size: 30, metric: euclidean, metric_params: None, min_samples: 5, n_jobs: None, p: None}print(model.labels_)
# [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# ...
# 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
现在所有文档都被放入唯一的向量中。
三、带 Tfidf 的光学器件
光学算法无法在sparseTfODF 矢量化器返回的矩阵类型上运行。需要预先通过应用 Numpy 转换方法将其转换为稠密矩阵。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import OPTICSX pd.read_pickle(ml29_01.pkl)
x_train X[preprocessed].tolist()
vectorizer TfidfVectorizer()
x_train vectorizer.fit_transform(x_train).todense()
应用具有一个参数的 OPTICS 算法可得出以下结果
model OPTICS(min_samples10).fit(np.array(x_train))print(model.get_params())
#{algorithm: auto, cluster_method: xi, eps: None, leaf_size: 30, max_eps: inf, memory: None, metric: minkowski, metric_params: None, min_cluster_size: None, min_samples: 10, n_jobs: None, p: 2, predecessor_correction: True, xi: 0.05}print(model.labels_)
#[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# ...
# 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
不幸的是所有文档都被再次放入一个且只有一个簇中。
四、Tfidf使用总结 使用 Tfidf 向量仅显示 KMeans 聚类的良好结果。尤其是5个簇时可以实现明显的分离。相反DBSCAN 和 Optics 仅将所有文档放置在同一簇中。
4.1 使用 WordVector 进行聚类-带有词向量的 KMeans 应用字向量遵循与上述相同的过程从 DataFrame 加载其表示然后对 300.000 个值6000 个字应用填充和截断。 这次KMeans 展现了一个惊喜当使用 300.000 长度的向量时所有文档也被放入一个簇中
x_train_padded pad_word_vectors(x_train,300000)n_clusters 5
model KMeans(n_clusters, random_state0, n_initauto).fit(x_train_padded )print(model.labels_)
# [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
# 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
将它们简化为 3D 向量可实现良好的分离
x_train_padded pad_word_vectors(x_train,300000)
x_train_3d pca_reduce(x_train_padded,3)n_clusters 5
model KMeans(n_clusters, random_state0, n_initauto).fit(x_train_3d)print(model.labels_)
#[0 0 1 2 2 2 2 0 0 0 0 4 0 3 0 4 0 2 4 3 4 4 1 0 3 4 0 3 4 0 0 0 4 4 4 4 0
# 4 2 0 0 0 3 2 4 4 2 3 0 4 0 3 0 3 1 2 0 0 0 0 4 0 0 1 4 2 1 1 2 1 0 0 0 0
# 0 2 2 4 0 4 0 0 2 2 3 4 4 4 0 0 0 0 2 2 4 2 1 4 1 2 2 2 3 4 1 3 0 0 3 0 4
# 4 0 0 2 1 4 2 1 4 0 0 3 0 4 2 2 2 4 1 0 0 1 4 3 0 2 3 4 4 0 4 4 2 0 2 0 0
# 4 3 1 0 0 4 0 4 2 1 2 2 3 0 0 0 4 0 0 3 0 2 0 3 0 0 0 3 0 0 0 3 0 2 4 2 0
# 3 0 0 2 4 0 3 1 0 0 4 4 3 0 0 1 0 3 4 4 1 2 0 1 0 4 3 3 2 4 0 1 1 0 0 1 3
# 3 2 3 2 4 0 4 1 4 4 0 0 4 4 4 2 4 0 0 2 2 3 1 1 2 1 1 0 0 4 1 3 4 3 3 1 2
# 1 3 3 0 3 3 4 4 4 2 0 4 1]
以下是所有簇的直方图和 3D 表示 另外让我们看看集群 1 和 5 的词云。 可以看出集群1是关于Python、软件、系统和模型的。 第 5 组是关于航天器、卫星和太空的。这种区别对我来说看起来很有希望。
4.2 数据库扫描 让我们看看DBSCAN如何处理新的集群数据。
x_train_padded pad_word_vectors(x_train,300000)model DBSCAN().fit(x_train_3d)print(model.labels_)
# [-1 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 0 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1] 不幸的是使用 300.000 维将所有结果放入 1 个簇中。通过 3D PCA 减少向量一些文档仍然被检测为-1噪声太大的数据。 为了改善 DBSCAN 结果我尝试了不同的参数例如DBSCAN(eps1.0, min_samples10, algorithmbrute但无济于事 - 聚类结果仍然存在。另一种选择是定义自定义距离函数但我没有在本文的范围内应用它。
五、光学 使用 300.000 维向量时OPTICS 算法显示相同的结果
x_train_padded pad_word_vectors(x_train,300000)model OPTICS(min_samples10).fit(np.array(x_train_padded))
print(model.labels_)
# [-1 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1
# 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 0 0 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1] 但在绘制 3D 版本时簇开始出现。
x_train_3d pca_reduce(x_train_padded,3)model OPTICS(min_samples10).fit(np.array(x_train_3d))
print(model.labels_)
# [-1 2 5 -1 -1 -1 -1 2 2 0 2 3 -1 -1 1 3 -1 -1 4 -1 4 3 5 -1
# -1 3 0 -1 4 1 2 0 -1 4 -1 -1 -1 4 -1 -1 2 2 -1 -1 -1 -1 -1 -1
# 2 -1 1 -1 2 -1 5 -1 2 2 2 1 4 2 2 5 4 -1 5 5 -1 5 2 0
# 2 0 2 -1 -1 3 0 -1 2 1 -1 -1 -1 3 3 -1 2 0 2 2 -1 -1 4 -1
# 5 -1 5 -1 -1 -1 -1 3 -1 -1 1 2 -1 -1 3 3 -1 1 -1 5 4 -1 5 3
# 2 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 5 -1 1 5 4 -1 1 -1 -1 4 4 1 4 -1 -1
# -1 -1 -1 2 3 -1 5 1 1 4 0 -1 -1 5 -1 -1 -1 0 2 2 -1 2 2 -1
# -1 -1 -1 -1 0 2 2 -1 2 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 2 -1 2 1 -1 4 0 -1
# 5 -1 1 3 3 -1 2 1 5 -1 -1 4 -1 -1 -1 1 5 -1 -1 -1 -1 -1 -1 2
# -1 5 -1 1 5 -1 -1 -1 -1 -1 -1 2 -1 5 4 -1 -1 1 3 -1 4 -1 -1 1
# -1 -1 -1 -1 5 5 -1 5 5 2 2 -1 5 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1
# -1 -1 -1 -1 -1 2 -1 -1] 经过一些参数调整我最终得到了以下表示
model OPTICS(min_samples5, metricminkowski).fit(np.array(x_train_3d))print(model.get_params())
# {algorithm: auto, cluster_method: xi, eps: None, leaf_size: 30, max_eps: inf, memory: None, metric: minkowski, metric_params: None, min_cluster_size: None, min_samples: 5, n_jobs: None, p: 2, predecessor_correction: True, xi: 0.05}print(model.labels_)
# [-1 -1 18 -1 -1 12 -1 -1 3 -1 4 8 6 15 -1 9 6 -1 10 -1 10 8 -1 -1
# -1 8 0 16 10 -1 4 0 11 10 9 11 -1 10 13 -1 5 -1 15 13 11 9 14 -1
# 5 9 -1 15 -1 -1 -1 -1 3 5 -1 -1 10 -1 -1 18 10 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0
# -1 0 2 14 -1 7 0 10 3 -1 14 13 -1 8 -1 9 5 0 3 3 -1 -1 10 -1
# -1 11 -1 -1 13 -1 15 -1 -1 16 -1 4 16 -1 -1 -1 -1 -1 -1 18 10 13 18 7
# 4 -1 17 -1 11 -1 -1 12 11 -1 -1 1 -1 10 -1 -1 12 17 10 10 -1 10 9 -1
# 6 12 -1 -1 7 -1 18 1 -1 11 0 -1 -1 -1 -1 14 15 0 4 4 11 5 3 -1
# -1 -1 6 16 -1 4 4 -1 -1 -1 -1 16 1 13 -1 13 5 17 2 1 13 10 0 -1
# -1 -1 1 7 8 -1 5 -1 -1 -1 15 10 9 19 13 -1 -1 -1 9 -1 -1 13 9 2
# 19 18 6 -1 -1 15 17 12 -1 13 9 2 11 -1 10 11 6 -1 8 9 10 -1 9 -1
# 7 14 12 -1 18 -1 13 18 19 4 2 -1 18 15 11 17 15 19 -1 19 -1 -1 0 -1
# 15 11 10 11 14 3 11 -1]
直方图和 3D 绘图显示簇是分开的 WordVectors 使用总结 WordVectors 产生了令人惊讶的结果。一般来说使用 300.000 维的原始向量是不适用的由每个文本的词序决定的数据方差太大无法找到有意义的聚类。需要应用降维技术。然后KMeans 再次显示出最好的分离度其次是 OPTICS。
六、结论 文档分类结果取决于输入数据的形状以及分类算法。在将简单的词袋向量与 KMeans 结合使用时出现相当令人失望的结果后本文将 Tfidf 和词向量与 KMeans、DBSCAN 和 Optics 结合起来。这些实验中最关键的学习点是aTfidf 提供了干净的分离无需降维即可使用bWordVectors 只能在降维后应用cKMeans 提供良好的聚类结果无需任何参数化 d) OPTICS 也提供了很好的集群但其参数需要调整。
