Python层次聚类,层次聚类有两种类型

　　你的下一步应该是收集整理过的文本，每个整理过的句子都是一个数据点。

　　您可以在任何数据挖掘python库中使用k-means来获得聚类。在

　　======聚类====

　　现在，如何确定K-means中的K(即聚类数):1)通过绘制K-means的目标曲线，然后选择膝盖对应的K，或者2)使用贝叶斯信息准则，或者3)通过其他一些适合特定数据集的流行方法。如果你现在还不知道，我在用k-means聚类的时候是怎么确定k的？

　　因为这是一个作业，所以我想说的是，学习经验更重要，所以你要多尝试上面的一个，才能有“感觉”。在

　　在此过程结束时，您将拥有K个集群。在

　　现在是分类部分。在

　　======分类====

　　将每个k簇视为一个类。

　　有许多方法可以将每个数据点(即，清除的句子)分成K个类别：

　　1不管每个数据点在k的末尾被分配到哪个簇，都意味着你可以把这个数据点当作拥有这个类。

　　2将每个聚类的质心作为每一类的代表点，利用余弦、kl散度等相似性度量来寻找给定数据点与K个代表类点之间的相似性。并将该类的数据点分配给该类。在

　　上面的(1)是最简单的。在

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　　还有各种其他聚类方法(球形k均值、聚集等。)那也会改变你的分类步骤。在

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