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文档简介

机器学习与自然语言处理Python自然语言处理第十章课前回顾文本分类特征提取、标注搜索、排序、推荐序列学习无监督学习的文本聚类02聚类算法流程无监督学习的文本聚类无监督学习：根据类别未知（没有被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习（UnsupervisedLearning）只提供输入变量（自变量X），没有对应的输出变量（因变量）无监督学习的文本聚类

常见无监督学习任务：聚类样本分组降维减少变量数量表征学习在欧几里得空间里表示对象无监督学习的文本聚类

聚类：将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集聚类图示例无监督学习的文本聚类文本聚类算法：K-meansDBSCANBIRCHCURE无监督学习的文本聚类

K-means算法思想：K-means流程图以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得到最好的聚类结果无监督学习的文本聚类

初始聚类点的方法：随机选择法最小最大法最小距离法最近归类法无监督学习的文本聚类

K-means算法例子：无监督学习的文本聚类最可能真实类别数K：分类数SSE（SumofSquaresforError）：误差项平方和设置自动归类的类别数k——手肘法：课程小结无监督学习：聚类、降维、表征学习文本聚类K-mean

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