python kmean 多维_绘制多维Kmeans集群NLP python
我有一个为NLP分类器设计的多维向量。在
以下是数据帧(文本框):
我使用TfidVectorizer创建向量:from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_v = TfidfVectorizer(max_df=0.5,
max_features=13000,
min_df=5,
stop_words='english',
use_idf=True,
norm=u'l2',
smooth_idf=True
)
X = tfidf_v.fit_transform(corpus).toarray()
y = text_df.iloc[:,1].values
X的形状是(138342701)。在
我为KMeans使用了7个集群:
^{pr2}$
我试过使用PCA,但我不确定图表是否正确。在from sklearn.decomposition import PCA
X_pca = PCA(2).fit_transform(X)
plt.scatter(X_pca[:,0],X_pca[:,1],c=y_kmeans)
plt.title("Clusters")
plt.legend()
plt.show()
这对于基于NLP的集群来说是正常的吗?我希望有更独特的集群。有没有办法清理这个聚类图?(即更清晰的分组、清晰的边界、更紧密的聚类点等)。在
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