kmeans实现文本聚类

需求

拿到的需求是输入n个文本，对文本进行聚类，由于这些输入不能通过历史数据进行训练，所以这个主要就是用无监督学习来解决。

kmeans

谈到聚类就会想到kmeans，它的核心思想是给定的K值和K个初始质心将样本中每个点都分到距离最近的类簇中，当所有点分配完后根据每个类簇的所有点重新计算质心，一般是通过平均值计算，然后再将每个点分到距离最近的新类簇中，不断循环此操作，直到质心不再变化或达到一定的迭代次数。

分词

会使用一些工具进行分词，比如IKAnalyzer，同时也支持将停词去掉。

词库

刚开始分类效果不是很好，于是改进词库。对于特定行业的分词，为提高分词的准确性及专业性，可以收集更准确的词库用于分词。可以由搜狗http://pinyin.sogou.com/dict/搜索各种类别的词汇，自己下载下来再整理，它的格式为scel，可以使用深蓝词汇转换工具转成txt方便使用。

特征集

特征集的确定是文本向量化的第一步，只有特征集确定好了才能进一步确定向量的值，那么怎么确定特征集呢？一般的做法可以是将所有样本的词都提取出来作为特征集。比如我们有两个文本 “小学生上学”和“股票大跌”，那特征集就是{“小学生”,”上学”,”股票”,”大跌”}。

特征权重