kmeans DBSCAN LDA聚类 TSNE对聚类效果进行可视化展示

对代码进行记录，方便以后使用

kmeans聚类代码

from sklearn.cluster import KMeans
km_cluster = KMeans(n_clusters=3, max_iter=300, n_init=40,init='k-means++', n_jobs=-1)
result = km_cluster.fit_predict(data)#对句子进行聚类时,data是一个二维的nparray,每个内层的nparray代表每个句子的语义向量，示例  data = np.array([[1.12486,-2.1483,0.1482],[-0.1473,-1.2564,3.1452]])

参数备注：
1）n_clusters：聚类类别数，人为指定
2）max_iter：迭代次数
3）n_jobs：进程数量，值为-1时代表线程全开
4）result:每一个句子的聚类结果标签，数据类型为np.array，假如对句子1，句子2，句子3进行聚类，句子1和句子2是一类，句子3单独是一类，则result的值为[0,0,1]

DBSCAN聚类代码

import numpy as np  # 数据结构
import sklearn.cluster as skc  # 密度聚类
from sklearn import metrics  # 评估模型
result = skc.DBSCAN(eps=1.5, min_samples=3).fit(data)#对句子进行聚类时,data是一个二维的nparray,每个内层的nparray代表每个句子的语义向量，示例  data = np.array([[1.12486,-2.1483,0.1482],[-0.1473,-1.2564,3.1452]])
labels = result.labels_.tolist()

备注：
1）DBSCAN与kmeans不同的是，Kemans可以预先指定聚类类别，而DBSCAN不可以

2）labels代表每个句子聚类的类别标签，数据类型为np.array，假如对句子1，句子2，句子3进行聚类，句子1和句子2是一类，句子3单独是一类，则result的值为[0,0,1]

LDA聚类代码

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import jieba
import numpy as np
#使用LDA对文档中的多个句子进行聚类

#读文件分词
with open(filepath,'r') as rf:
    lines = rf.readlines()
split_words = []
for line in lines:
    words = jieba.lcut(line)
    split_words.append(' '.join(words))#split_words用于训练LDA模型，其数据格式为列表，详细情况见备注1）
    
#构造词频向量
vectorizer = CountVectorizer()
vec_ft = vectorizer.fit_transform(split_words)#见备注2）

#创建LDA对象
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=3, learning_offset=50, random_state=0,n_jobs=-1,max_iter=1000)
#训练LDA模型，得到聚类结果
lda_result = lda.fit_transform(vec_ft)

备注
1）split_words。如果是对多个句子进行聚类，则列表中的每一个元素为：每个句子分词以后，以空格作为连接符将所有词汇拼接起来，形成一个字符串，以“我喜欢吃苹果”和“今天晴天”两个句子为例，split_words中的数据为[‘我 喜欢 吃 苹果’,‘今天 晴天’]，若是对文档进行聚类，则将示例中的句子转换成文档

2）vec_ft。其数据类型为scipy.sparse.csr.csr_matrix 使用vec_ft.toarray()可得到二维的np.array，其中每一个内层的array代表每一个句子的向量

3）lda_result。聚类结果，同样是一个二维的np.array，每一个内层的array代表每一个句子分别属于哪一类的概率，将概率大的类别作为该句子所属类别，例如对三个句子进行聚类，且聚类类别为2，lda_result的结果是[[0.1,0.7],[0.4,0.6],[0.2,0.8]]，则三个句子的聚类类别标签分别为2，1，1

TSNE对聚类效果进行可视化展示代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
vec = np.array([0.1457,0.2496,0.3548],[0.1259,0.1473,0.2846],[5.1478,5.2896,6.2484])#见备注1）
target = np.array([0,0,1])#见备注2）

tsne = TSNE(n_components = 2,init = 'pca',random_state = 0,n_jobs = -1)
output = tsne.fit_transform(vec)
plt.rcParam['figure.figsize'] = 20,20#画布大小
plt.scatter(output[:,0],output[:,1],c=target)
plt.title('cluster result')
plt.save(filepath,bbox_inches = 'tight')
plt.show()

备注：
1）vec。数据类型为二维的np.array，其中每一个内层的array代表每一个句子的向量，也就是输入到kmeans，DBSCAN,LDA等聚类模型中的向量

2）target。数据类型为一维的np.array，其中每一个元素为vec中每一个向量所对应的聚类类别。