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我不太关心数据挖掘，但我需要一些关于聚类的想法。让我先描述一下我的问题。
我有大约 100 个包含用户评论的数据表。例如，我试图找到描述质量的词。一个人可以说这是惊人的质量，另一个人可以说质量很好，现在我必须对那些描述那些相似句子的文档进行聚类，并获得这些句子的频率。这里应用什么概念？
我想我必须指定一些停用词和同义词。我对这个概念不太熟悉。
有人可以给我一些详细的链接或解释吗？以及要使用什么工具？我基本上是一名 python 程序员，所以任何 python 模块都会受到赞赏。
谢谢
最佳答案
有http://www.nltk.org/用于语言处理。使用此库，您可以将文本拆分为句子、计算术语频率、查找同义词等。
Carrot^2是一个很好的集群文本片段的开源项目，不幸的是它是用 Java 编写的。其聚类背后的想法是术语和短语(二元组和三元组)的频率。预处理后，每个文档(片段、评论)都表示为术语/短语频率的向量。为了计算簇，他们使用一些线性代数并在该术语空间中找到主要成分。然后使用这些组件为它们形成集群和标签。
在您的情况下，值得将评论视为文档，将它们聚类并为聚类获取标签。标签可能会以某种方式评估评论。
在您的特定情况下，值得消除感兴趣的词，从而显着降低维数，这在此类任务中非常关键
另一个有用的项目 - montylingua
关于 python 数据挖掘，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5535623/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！