python K-means 文本向量化 手肘法

Question

请问这个怎么处理啊，刚开始学啥也不懂，崩溃了

ttributeError: int’ object has attribute append

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

解决方案

首先，让我们逐步解决你的问题。

1. 引入必要的库

在使用K-means算法和文本向量化之前，我们需要导入一些必要的库。在这个问题中，我们将使用scikit-learn库来实现K-means算法和文本向量化。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据

在使用K-means算法之前，我们需要准备一些文本数据。这些文本数据可以存储在一个列表或数组中，每个元素代表一个文档。

documents = [
    "This is the first document.",
    "This document is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?"
]

3. 文本向量化

接下来，我们需要将文本数据转换成数值向量。为此，我们可以使用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)方法。TF-IDF可以将文档转换成数值向量，表示每个单词在文档中的重要性。

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)

4. 使用K-means算法进行聚类

在将文本数据向量化之后，我们可以使用K-means算法对它们进行聚类。首先，我们需要选择一个合适的聚类数量。在这里，我们将使用手肘法来选择聚类数量。

# 初始化菜单的列表
distortions = []

# 尝试不同的聚类数量
for i in range(1, 11):
    # 创建K-means对象
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=0)
    # 进行聚类
    kmeans.fit(X)
    # 计算每个样本与其最近质心之间的平方距离的总和
    distortions.append(kmeans.inertia_)

# 绘制菜单的选择与畸变值之间的关系
plt.plot(range(1, 11), distortions, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Distortion')
plt.show()

5. 处理错误

对于你遇到的AttributeError: 'int' object has no attribute 'append'错误，它说明你尝试在整数对象上执行append操作导致错误。这可能是因为你在使用K-means算法时尝试将整数作为输入参数传递。

请确保在调用K-means算法时，将正确的输入参数传递给n_clusters，它应该是一个整数值。

总结

希望这个解决方案对你有帮助。如果你还有其他问题，请随时提问。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^