使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化

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对于无监督学习来说,聚类算法对于数据挖掘、NLP处理等方向都有着非常重要的地位。常见的聚类算法比如K-means、BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)、GMM(Gaussian mixture model)、GAAC(Group-average Agglomerative Clustering)等,但是用得最普遍的还是K-means算法,其时间复杂度低且实现的效果较好受到广泛的应用。

本文代码的相关环境为:

  • python3以上
  • sklearn 机器学习常用包
  • jieba 中文分词
  • matplotlib 可视化

准备语料

语料格式为每行表示一个文档(语句、文章等需要聚类的文本),行数表示需要聚类的所有文本。
类似这样的:
使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化

导入相关包

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.cluster import KMeans
from data_utils import *
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt

加载语料

# bigram分词
segment_bigram = lambda text: " ".join([word + text[idx + 1] for idx, word in enumerate(text) if idx < len(text) - 1])
# 结巴中文分词
segment_jieba = lambda text: " ".join(jieba.cut(text))

'''
    1、加载语料
'''
corpus = []
with open("sanhu.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        # 去掉标点符号
        corpus.append(segment_jieba(remove_punc(line.strip())))

'''

代码中定义了两种分词方式,一种是单纯的使用bi-gram分词,一种是使用jieba进行中文分词,两份分词方式根据效果自己选择使用哪种。加载语料的时候把标点符号去掉,这对于文本聚类几乎没有作用。还可以去掉自己定义的一些类似“你”、“我”、“他”等大量口语化中均会出现的停止词,这类词语往往对聚类也起不到作用。

计算TF-IDF权重

'''
    2、计算tf-idf设为权重
'''

vectorizer = CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))

''' 
    3、获取词袋模型中的所有词语特征
    如果特征数量非常多的情况下可以按照权重降维
'''

word = vectorizer.get_feature_names()
print("word feature length: {}".format(len(word)))

''' 
    4、导出权重,到这边就实现了将文字向量化的过程,矩阵中的每一行就是一个文档的向量表示
'''
tfidf_weight = tfidf.toarray()

关于TF-IDF网上有很多教程都有详细的解释。这里解释下为什么用这个值作为权重。
将文本向量化的方式其实有很多,最简单的就是one-hot方式,在之前的文章中也讲过这种方式的实现原理,如果不用TF-IDF设置权重,那么,后面进行文本向量化之后的矩阵值只有0、1两种,词与词之间的权重没有进行区分,所以用这种方式设置权重。

文本聚类

'''
    5、对向量进行聚类
'''

# 指定分成7个类
kmeans = KMeans(n_clusters=7)
kmeans.fit(tfidf_weight)

# 打印出各个族的中心点
print(kmeans.cluster_centers_)
for index, label in enumerate(kmeans.labels_, 1):
    print("index: {}, label: {}".format(index, label))

# 样本距其最近的聚类中心的平方距离之和,用来评判分类的准确度,值越小越好
# k-means的超参数n_clusters可以通过该值来评估
print("inertia: {}".format(kmeans.inertia_))

k-means的缺陷之一就是需要自己指定需要分类的族数,也就是代码中的n_clusters,选择超参数的过程中,可以使用kmeans.inertia_值作为评估标准,其值越小越好。

可视化

'''
    6、可视化
'''

# 使用T-SNE算法,对权重进行降维,准确度比PCA算法高,但是耗时长
tsne = TSNE(n_components=2)
decomposition_data = tsne.fit_transform(tfidf_weight)

x = []
y = []

for i in decomposition_data:
    x.append(i[0])
    y.append(i[1])

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes()
plt.scatter(x, y, c=kmeans.labels_, marker="x")
plt.xticks(())
plt.yticks(())
# plt.show()
plt.savefig('./sample.png', aspect=1)

前面将文本向量化之后,每个文档的维度非常高,进行可视化之前需要对其降维,降维算法也有很多,这里使用T-SNE算法,其优点就是准确度比较高,但是耗时比较长,如果接受不了耗时长,可以使用PCA算法。
对降维后的数据decomposition_data用plt进行可视化。

效果显示

使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化

正文完
 
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