#coding:utf-8
import jieba
import numpy as np
fr = open("sk.txt")
fr_list = fr.read()
dataList = fr_list.split("\n")
data = []
for oneline in dataList:
data.append(" ".join(jieba.cut(oneline)))
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfTransformer
stop_words = ["，","。","（","）"," 來話人","來話","2017",
'希望','部門','核實','處理',"認(rèn)為"," 不合理"]
freWord = CountVectorizer(stop_words=stop_words)
fre = freWord.fit_transform(data[:50])
word = freWord.get_feature_names()
print(repr(word).decode('unicode-escape'))
print(len(word))
#加入tf-idf
transformer = TfidfTransformer()
#tf-idf和上面的fre是差不多的結(jié)果变擒，只不過，頻次變成了小數(shù)
tfidf = transformer.fit_transform(fre)
#得到權(quán)重
#print(tfidf)
weight = tfidf.toarray()
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(weight)
print(kmeans.labels_)
label = kmeans.labels_
print(len(label))
for i in range(5):
print("")
print("")
print("第"+str(i)+"類有：")
for x in range(len(label)):
if(label[x]==i):
print(dataList[x])
使用kmeans
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