Kmeans文档聚类算法实现之python
实现文档聚类的总体思想：
- 将每个文档的关键词提取，形成一个关键词集合N；
- 将每个文档向量化，可以参看计算余弦相似度那一章；
- 给定K个聚类中心，使用Kmeans算法处理向量；
- 分析每个聚类中心的相关文档，可以得出最大的类或者最小的类等；
将已经分好词的文档提取关键词，统计词频：
# 计算每个文档的关键词和词频 # 关键词统计和词频统计，以列表形式返回 def Count(resfile): t = {} infile = open(resfile, 'r', encoding='utf-8') i = 0 f = infile.readlines() count = len(f) # print(count) infile.close() s = open(resfile, 'r', encoding='utf-8') while i < count: line = s.readline() line = line.rstrip('\n') # print(line) words = line.split(" ") # print(words) for word in words: if word != "" and t.__contains__(word): num = t[word] t[word] = num + 1 elif word != "": t[word] = 1 i = i + 1 # 按键值降序 dic = sorted(t.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) s.close() # 返回的是一篇文档的词项统计表，形式为[(word:出现次数)] return dic
上面的count函数统计的一篇文档的词频，如果每篇文档都需要统计则需要调用这个count函数，每调用一次就返回一个dict，给一个文档集统计词频的参考代码如下（假设有500篇文档）：
def readfile(): f = open("res.txt", "w", encoding="utf-8") # mergeword 用来记录所有文档的词项集合，不重复，其长度是用来作为文档向量维度 mergeword = [] everyDocumentDict = [] for i in range(500):
filedir = "D:/PythonCodingLover/PythonPro/DailyStudy/互联网项目二/CNS/"+ "CNS" +str(i)+"_C.txt" # 将每个文档的字典写入res.txt中 dict = Count(filedir) # everyDocumentDict记录的是每篇文档的词项统计 everyDocumentDict.append(dict) # print(type(dict)) for j in range(len(dict)): if dict[j][0] not in mergeword: mergeword.append(dict[j][0]) f.close() # 返回文档集的词项集 return mergeword,everyDocumentDict
上面两部分可以实现将文档集里的关键词，担心是否正确可以使用简单的测试代码，如下：
# 测试文档集关键词是否正确 mergeword ,eveKeywordOfCount= readfile() print(type(eveKeywordOfCount)) print(len(eveKeywordOfCount)) print(len(mergeword))
将每篇文档向量化，便于后面的文档聚类：
下面这个函数将所有的文档向量一起返回，而不是一篇文档向量；
# 现在有了500个文档的总关键词和每篇文档的词项统计，所以我们现在要做的是将每篇文档向量化，维度是len(mergeword) # 注意EveDocCount的结构是[[(),()],[(),()]]，里面记录的列表是每个文档的词项统计，而括号里面的是keyword:词频
print("-------------------文档向量化开始操作-----------------") def VectorEveryDoc(EveDocCount,mergeword): # vecOfDoc列表记录的是每篇文档向量化后的向量列表，共有500个元素 vecOfDoc = [] # vecDoc列表记录的是一篇文档的向量模型，向量化后添加到vecOfDoc vectorLenth = len(mergeword) # 下面开始将500文档向量化 i = 0 while i < 500: # EveDocCount[i]记录的是第几篇文档的词项统计 vecDoc = [0] * vectorLenth # 测试是正确的 # print(EveDocCount[i]) for ch in range(len(EveDocCount[i])): # termFrequence 是词项对应的频数 termFrequence = EveDocCount[i][ch][1] # keyword是词项 keyword = EveDocCount[i][ch][0] # 下面开始具体的向量化 j = 0 while j < vectorLenth: if keyword == mergeword[j]: # 这里是J 而不是 I ,写错了就很容易出错了 vecDoc[j] = termFrequence break else: j = j + 1 vecOfDoc.append(vecDoc) i = i+ 1 # 返回500个文档的文档向量 return vecOfDoc print("-------------------文档向量化操作结束-----------------")
向量化结束之后，便需要计算余弦距离（也可以使用其他距离，例如欧几里得距离）：
说明：一个文档集的关键词可能有很多，为了方便后面的计算，引入科学计算包numpy,示例代码如下：
# 导入科学计算包 import numpy as np
而后将500个文档向量传给numpy的数组，构造矩阵，示例代码如下：
resultVec = VectorEveryDoc(eveKeywordOfCount,mergeword)
vecDate = np.array(resultVec)
之后便计算余弦相似度，这里和前面写的余弦距离相似度计算类似，不同的是使用了nmupy数组，注意其中的矩阵乘法，示例代码如下：
# 计算余弦距离 def CalConDis(v1,v2): lengthVector = len(v1) # 计算出两个向量的乘积 # 将v2变换，转置矩阵v2 v2s =v2.T B = np.dot(v1,v2s) # 计算两个向量的模的乘积 v1s = v1.T A1 = np.dot(v1,v1s) A2 = np.dot(v2,v2s) A = math.sqrt(A1) * math.sqrt(A2) # print('相似度 = ' + str(float(B) / A)) resdis = format(float(B) / A,".3f") return float(resdis)
Kmeans聚类算法实现文档聚类：
随机产生K个聚类中心点：
# 随机选取中心点,dateSet是m * n矩阵，K是要指定的聚类的个数 def createRandomCent(dateSet,k): # 返回整个矩阵的列的列数 n = np.shape(dateSet)[1] # 创建一个k * n 的零矩阵 centroids = np.mat(np.zeros((k, n))) # 随机产生k个中心点 for j in range(n): minJ = min(dateSet[:, j]) rangeJ = float(max(dateSet[:, j]) - minJ) centroids[:, j] = np.mat(minJ + rangeJ * np.random.rand(k, 1)) # 返回随机产生的k个中心点 return centroids
Kmeans算法按照随机产生的聚类中心开始聚类，返回的一个矩阵：
countclu = 1 # 具体的Kmeans算法实现 # dateset是指500个文档的向量集合(500 * length),dis用的是余弦距离,k是给定的k个聚类中心,createCent是随机生成的K个初始中心 def dfdocKmeansCluster(dateset,k,discos = CalConDis,createCent = createRandomCent): # docCount 记录的总共有多少个样本,既矩阵的行数 docCount = np.shape(dateset)[0] # 在构建一个500 * 2的0矩阵,用来存放聚类信息 docCluster = np.mat(np.zeros((docCount,2))) # 初始化K个聚类中心 centerOfCluster = createCent(dateset,k) # clusterFlag用来判定聚类是否结束 clusterFlag = True while clusterFlag: clusterFlag = False for each in range(docCount): # 将最大余弦距离初始化成一个负数 maxCosDis = -100 # 文档索引 minIndex = -1 # 找到每篇文档距离最近的中心 for i in range(k): # 计算每个文档到中心点的余弦相似度, global countclu countclu = countclu+ 1 print("已经聚类第" + str(countclu) + "次") distcosOfDocToDoccenter = discos(centerOfCluster[i, :], dateset[each, :]) # 选择余弦距离最大的一个中心 if distcosOfDocToDoccenter > maxCosDis: maxCosDis = distcosOfDocToDoccenter minIndex = i if docCluster[each, 0] != minIndex: # 如果没到最优方案则继续聚类 clusterFlag = True # 第1列为所属中心，第2列为余弦距离 docCluster[each, :] = minIndex, maxCosDis # 打印随机产生的中心点 print(centerOfCluster) # 更改聚类中心点 for cent in range(k): ptsInClust = dateset[np.nonzero(docCluster[:, 0].A == cent)[0]] centerOfCluster[cent, :] = np.mean(ptsInClust, axis=0) # 返回K个中心点, return centerOfCluster,docCluster
这里返回的一个500*2的矩阵，第一列是聚类中心，第二列是和中心的余弦距离，索引就是文档编号；
如果需要得出具体的类有几篇文档等问题，则需要对返回的矩阵进行分析（注意是numpy矩阵）；
程序到了这里。就基本上结束了；
