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我有一大堆推文，其中一小部分已被手动分配到主题类别。这些类别用数字 1 到 4 表示，每个数字下面大约有 20 条属于该类别的推文。例如:
Category Tweets
1 ...twenty tweets belonging to category one...
2 ...twenty tweets belonging to category two...
3 ...twenty tweets belonging to category three...
4 ...twenty tweets belonging to category four...
我的目标是实现某种机器学习技术，特别是在 Python 中，它将能够将已经分类的推文及其类别作为算法的训练数据，然后利用它所学到的知识来浏览数据集的其余部分，并为每个类别返回大约 100 条它认为大多数属于该类别的推文。
我研究过监督 LDA、标记 LDA 和 K 最近邻等算法，但我无法理解这些算法如何应用于我的任务。如果有人可以将我链接到一些资源，我将不胜感激，因为我一直在为此烦恼!
最佳答案
如果我正确理解您的问题，您有一小部分标记数据，您希望在其中训练算法，然后希望在大量数据上使用经过训练的算法，以获得每个类别的最佳 100 条推文。
如果是这种情况，逻辑回归可能会很有用，因为它对于文本分类非常成功。它还会给你每条推文属于 4 个类别的概率
例如，推文 1 结果将是这样的 [0.4,0.3,0.2,0.1]。这表明推文 1 属于类别 1。但是，您可以将这些概率存储在单独的列表中，然后对它们进行排序以获得前 100 个。
如果你想让它可扩展，我建议使用 pyspark 库，因为你已经熟悉 python。这是一个方便的教程
https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#logistic-regression
关于python - 使用监督机器学习 Python 将推文分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49846516/
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我正在处理一组标记为 160 个组的 173k 点。我想通过合并最接近的(到 9 或 10 个组)来减少组/集群的数量。我搜索过 sklearn 或类似的库，但没有成功。 我猜它只是通过 knn 聚类
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！