[转]python进行中文文本聚类（切词以及Kmeans聚类）

时间：2021-05-08 20:34:49

简介

查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java实现，R语言实现，甚至都有一个C++的实现。

正好我写的一些文章，我没能很好的分类，我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类，然后我再看每个聚类大概的主题是什么，给每个聚类一个标签，这样也是完成了分类。

中文文本聚类主要有一下几个步骤，下面将分别详细介绍：

  • 切词
  • 去除停用词
  • 构建词袋空间VSM(vector space model)
  • TF-IDF构建词权重
  • 使用K-means算法

一、 切词

这里中文切词使用的是结巴切词，github项目主页，作者微博

github项目主页上有结巴切词的详细安装方式，以及示例说明，这里不再详述，一般情况下，可以使用如下方式安装。

# pip install jieba

或者

# easy_install jieba

还可以参考一下文章： 
1.Python中文分词组件 jieba 
2.python 结巴分词(jieba)学习

二、 去除停用词

结巴分词虽然有去除停用词的功能，但是好像只是给jieba.analyse组建使用的，并不给jieba.cut使用，所以这里我们还是要自己构建停用词文件，以及去除停用词。 
常见的中文停用词有： 
1. 中文停用词表(比较全面,有1208个停用词) 
2. 最全中文停用词表整理（1893个）

实现代码如下（代码比较水）：

def read_from_file(file_name):

    with open(file_name,"r") as fp:

        words = fp.read()

    return words

def stop_words(stop_word_file):

    words = read_from_file(stop_word_file)

    result = jieba.cut(words)

    new_words = []

    for r in result:

        new_words.append(r)

    return set(new_words)

def del_stop_words(words,stop_words_set):

#   words是已经切词但是没有去除停用词的文档。

#   返回的会是去除停用词后的文档

    result = jieba.cut(words)

    new_words = []

    for r in result:

        if r not in stop_words_set:

            new_words.append(r)

    return new_words

三、 构建词袋空间VSM(vector space model)

接下来是构建词袋空间，我们的步骤如下 
1. 将所有文档读入到程序中，再将每个文档切词。 
2. 去除每个文档中的停用词。 
3. 统计所有文档的词集合（sk-learn有相关函数，但是我知道能对中文也使用）。 
4. 对每个文档，都将构建一个向量，向量的值是词语在本文档中出现的次数。 
这举个例子，假设有两个文本，1.我爱上海，我爱中国2.中国伟大,上海漂亮 
那么切词之后就有一下词语：我，爱，上海，中国，伟大，漂亮，,(逗号也可能被切词)。 
再假设停用词是我 ，，那么去除停用词后，剩余的词语就是 
爱，上海，中国，伟大，漂亮 
然后我们对文档1和文档2构建向量，那么向量将如下：

文本 爱 上海 中国 伟大 漂亮
文档1 2 1 1 0 0
文档2 0 1 1 1 1

代码如下：

def get_all_vector(file_path,stop_words_set):

    names = [ os.path.join(file_path,f) for f in os.listdir(file_path) ]

    posts = [ open(name).read() for name in names ]

    docs = []

    word_set = set()

    for post in posts:

        doc = del_stop_words(post,stop_words_set)

        docs.append(doc)

        word_set |= set(doc)

        #print len(doc),len(word_set)

    word_set = list(word_set)

    docs_vsm = []

    #for word in word_set[:30]:

        #print word.encode("utf-8"),

    for doc in docs:

        temp_vector = []

        for word in word_set:

            temp_vector.append(doc.count(word) * 1.0)

        #print temp_vector[-30:-1]

        docs_vsm.append(temp_vector)

    docs_matrix = np.array(docs_vsm)
  1. 在python中表示可能如下[[2,1,1,0,0],[0,1,1,1,]]，我们尽可能将其放入到numpy的array或者matrix中方便下面TF-IDF的计算。

四、 将单词出现的次数转化为权值（TF-IDF）

换句话说，我们的vsm保存的本来已经是向量的形式，我们为什么还需要TF-IDF的形式呢？我认为这就是为了将单词出现的次数转化为权值。 
关于TF-IDF的介绍可以参考网上的文章： 
1. 基本文本聚类方法 
2. TF-IDF百度百科 
3. TF-IDF*英文版(需要*)

这里需要注意的是关于TF(term frequency)的计算，关于IDF(Inverse document frequency)的计算，我看公式基本上都是一样的： 
逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：

 

本公式用编辑，推荐一个令人惊叹的网站：Detexify 
其中 
：语料库中的文件总数 
：包含词语的文件数目（即的文件数目）如果该词语不在语料库中，就会导致分母为零，因此一般情况下使用作为分母。

然而百度百科以及网上大部分关于TF的介绍其实是有问题的，TF-IDF百度百科中说词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率，那么很明显这个计算公式就为：

 

然而这种计算方式常常会导致TF过小，其实TF-IDF并不是只有一种计算方式，而是多种，这个时候就体现出*的威力了，具体的关于TF-IDF的介绍还是要参照*。

如果不熟悉numpy，可以参考numpy官方文档

column_sum = [ float(len(np.nonzero(docs_matrix[:,i])[0])) for i in range(docs_matrix.shape[1]) ]

column_sum = np.array(column_sum)

column_sum = docs_matrix.shape[0] / column_sum

idf =  np.log(column_sum)

idf =  np.diag(idf)

# 请仔细想想，根绝IDF的定义，计算词的IDF并不依赖于某个文档，所以我们提前计算好。

# 注意一下计算都是矩阵运算，不是单个变量的运算。

for doc_v in docs_matrix:

    if doc_v.sum() == 0:

        doc_v = doc_v / 1

    else:

        doc_v = doc_v / (doc_v.sum())

    tfidf = np.dot(docs_matrix,idf)

    return names,tfidf

现在我们拥有的矩阵的性质如下，

  • 列是所有文档总共的词的集合。
  • 每行代表一个文档。
  • 每行是一个向量，向量的每个值是这个词的权值。

五、 用K-means算法进行聚类

到这个时候，我们可以使用kmeans算法进行聚类，对kmeans算法来说，它看到已经不是文本了，只是矩阵而已，所以我们用的也是通用的kmeans算法就可以了。 
关于kmeans的介绍可以见于如下的文章： 
1. 基本Kmeans算法介绍及其实现 
2. K-means百度百科 
3. 浅谈Kmeans聚类 
所不同的是，在大部分的文本聚类中，人们通常用余弦距离（很好的介绍文章）而不是欧氏距离进行计算，难道是因为稀疏矩阵的原因，我并不太明白。

下面的代码来自《机器学习实战》第十章的代码：

def gen_sim(A,B):

    num = float(np.dot(A,B.T))

    denum = np.linalg.norm(A) * np.linalg.norm(B)

    if denum == 0:

        denum = 1

    cosn = num / denum

    sim = 0.5 + 0.5 * cosn

    return sim

def randCent(dataSet, k):

    n = shape(dataSet)[1]

    centroids = mat(zeros((k,n)))#create centroid mat

    for j in range(n):#create random cluster centers, within bounds of each dimension

        minJ = min(dataSet[:,j])

        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)

        centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1))

    return centroids

def kMeans(dataSet, k, distMeas=gen_sim, createCent=randCent):

    m = shape(dataSet)[0]

    clusterAssment = mat(zeros((m,2)))#create mat to assign data points

                                      #to a centroid, also holds SE of each point

    centroids = createCent(dataSet, k)

    clusterChanged = True

    counter = 0

    while counter <= 50:

        counter += 1

        clusterChanged = False

        for i in range(m):#for each data point assign it to the closest centroid

            minDist = inf;

            minIndex = -1

            for j in range(k):

                distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])

                if distJI < minDist:

                    minDist = distJI;

                    minIndex = j

            if clusterAssment[i,0] != minIndex:

                clusterChanged = True

            clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2

        #print centroids

        for cent in range(k):#recalculate centroids

            ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#get all the point in this cluster

            centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) #assign centroid to mean

    return centroids, clusterAssment

六、 总结

基本上到这里为止，一个可用的中文文本聚类工具已经完成了，github项目地址。 
其效果到底怎么样呢？

我自己有一些未分类的文章属于人生感悟（羞羞脸）类别的共有182篇，在切词以及去除停用词之后，共得到13202个词语，我设置K=10，嗯，效果并不是太好，当然可能有一下原因：

  • 文档本身已经属于高度分类的了，基于词频的聚类并不能发现关于这些文章间的细微的区别。
  • 算法需要优化，可能有些地方可以设置修改一下。

总之，在学习若干天机器学习后，第一次实践之旅算是结束了。

本文转载自：http://blog.csdn.net/likeyiyy/article/details/48982909

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