python - k-means 使用从 minhash 生成的签名矩阵

Question

我在文档及其带状疱疹上使用了 minhash，以从这些文档生成签名矩阵。我已验证签名矩阵在比较已知相似文档(例如，两篇关于同一运动队的两篇文章或两篇关于同一世界赛事的文章)的杰卡德距离时给出了正确的读数。

我的问题是:使用这个签名矩阵执行 k-means 聚类是否有意义？

我已经尝试使用文档的签名向量并在迭代 kmeans 算法中计算这些向量的欧几里德距离，但我总是对我的集群产生胡说八道。我知道应该有两个集群(我的数据集是关于体育或商业的几千篇文章)，最后我的两个集群总是随机的。我相信，将单词散列为整数的随机性每次都会使距离函数发生偏差，并压倒两个签名矩阵中的相似散列值。

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Answer 1

长话短说

简短回答:不，使用签名矩阵进行 K 均值聚类没有意义。至少，并非没有重大操纵。

一些解释

我在弄清楚如何自己做同样的事情(文本聚类)几天后才来到这里。我可能是错的，但我的看法是你犯了同样的错误:使用 MinHash 构建一个 [n_samples x n_perms] 矩阵，然后将其用作特征矩阵 X 在其上运行 k-means。

我猜你正在做类似的事情:

# THIS CODE IS AN EXAMPLE OF WRONG! DON'T IMPLEMENT!
import numpy as np
import MinHash
from sklearn.cluster import KMeans
# Get your data. 
data = get_your_list_of_strings_to_cluster()
n_samples = len(data)
# Minhash all the strings
n_perms = 128
minhash_values = np.zeros((n_samples, n_perms), dtype='uint64')
minhashes = []
for index, string in enumerate(data):
    minhash = MinHash(num_perm=n_perms)
    for gram in ngrams(string, 3):
         minhash.update("".join(gram).encode('utf-8'))
     minhash_values[index, :] = minhash.hashvalues
# Compute clusters
clusterer = KMeans(n_clusters=8)
clusters = clusterer.fit_predict(minhash_values)

这将表现得可怕，因为致命的缺陷 - minhash_values 数组不是特征矩阵。每行基本上都是出现在该文本样本中的特征(散列)列表……但它们不是列对齐的，因此特征分散在错误的维度中。

要将其转换为特征矩阵，您必须查看minhash_values 中的所有唯一哈希值，然后创建一个矩阵，该矩阵为[n_samples x n_unique_hashes]，(n_unique_hashes 是找到的唯一特征的数量)将其设置为 1，其中文本样本包含该特征，0 别处。通常这个矩阵会很大而且稀疏。然后你可以聚类。

另一种文本聚类方式

不过，这真是令人难以置信的麻烦!幸运的是，scikit-learn 可以提供帮助。它提供了一些非常easy to use and scalable vectorisers :

这样你的问题就很容易解决了:

# Imports
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

# Get your data
data = get_your_list_of_strings_to_cluster()

# Get your feature matrix
text_features = HashingVectorizer(analyzer="word").fit_transform(data)

# Compute clusters
clusterer = KMeans(n_clusters=2)
clusters = clusterer.fit_predict(text_features)

好了。从那里:

• 微调你的矢量化器(也试试 TfidfVectorizer，调整输入参数等)，
• 尝试其他聚类器(f/ex 我发现 HDBSCAN 英里更好比 kmeans - 更快、更稳健、更准确、调整更少)。

希望这对您有所帮助。

汤姆