如何在 python 中对文本执行 K-均值聚类？

Question

我有成千上万这样的元素：[ "business_id_a", [ "Food", "Restaurant","Wine & Pizza"] ] [ "business_id_b", ["Mexican", "Burgers", "Gastropubs & Wine" ] ]... [ "business_id_k", ["Automotive", "Delivery","Whatever"] ]我想使用 k-means 按类别分组主题来对 business_id 进行聚类。也许这不是最好的选择。我的想法是创建一种类别词典，首先以任何方式对所有可能的类别进行分组，然后使用该模型，将样本按类别集群分组为 business_id 组。这行得通吗？在 Python 中哪种方法最好？

Answer 1

最好的选择是首先对文本进行标记化和矢量化。您可以使用 NLTK 的单词标记器进行标记化https://www.nltk.org/api/nltk.tokenize.html

然后你可以使用 sklearn 的 CountVectorizer 或 TFIDFVectorizer 之类的东西进行矢量化

从那里，你可以应用 k-means