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Question

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Answer 1

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  层次聚类绘制的树状图，也是文本挖掘领域常用的技术，它会将各个领域相关的主题以树状的形式进行显示，这里输出结果如下图所示：

  

  注意，这里作者可以通过设置过滤来显示树状图显示的主题词数量，并进行相关的对比实验，找到最优结果。

  # -*- coding: utf-8 -*-
  import os
  import codecs
  from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
  from sklearn.manifold import TSNE
  from sklearn.cluster import KMeans
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  import pandas as pd
  import jieba
  from sklearn import metrics
  from sklearn.metrics import silhouette_score
  from array import array
  from numpy import *
  from pylab import mpl
  from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib as mpl
  from scipy.cluster.hierarchy import ward, dendrogram
  
  #---------------------------------------加载语料-------------------------------------
  text = open('06-data-fenci.txt').read()
  print(text)
  list1=text.split("\n")
  print(list1)
  print(list1[0])
  print(list1[1])
  mytext_list=list1
  
  #控制显示数量
  count_vec = CountVectorizer(min_df=20, max_df=1000)  #最大值忽略
  xx1 = count_vec.fit_transform(list1).toarray()
  word=count_vec.get_feature_names() 
  print("word feature length: {}".format(len(word)))
  print(word)
  print(xx1)
  print(type(xx1))
  print(xx1.shape)
  print(xx1[0])
  
  #---------------------------------------层次聚类-------------------------------------
  titles = word
  #dist = cosine_similarity(xx1)
  
  mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
  
  df = pd.DataFrame(xx1)
  print(df.corr())
  print(df.corr('spearman'))
  print(df.corr('kendall'))
  dist = df.corr()
  print (dist)
  print(type(dist))
  print(dist.shape)
  
  #define the linkage_matrix using ward clustering pre-computed distances
  linkage_matrix = ward(dist) 
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 12)) # set size
  ax = dendrogram(linkage_matrix, orientation="right",
                  p=20, labels=titles, leaf_font_size=12
                  ) #leaf_rotation=90., leaf_font_size=12.
  #show plot with tight layout
  plt.tight_layout() 
  #save figure as ward_clusters
  plt.savefig('07-KH.png', dpi=200)
  plt.show()
  

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