文本聚类

文本聚类就是要在一堆文档中，找出哪些文档具有较高的相似性，然后可以针对这些相似性文档的聚合进行类别划分。文本聚类应用场景：提供大规模文档集进行类别划分并提取公共内容的概括和总览；找到潜在的各个文档间的相似度以进行相似度判别、类别修正，以减少浏览相似文档和信息的时间和精力。
通常，聚类分析（也包括其他算法）大多是针对数值型做计算的，K均值这类基于聚类的算法要求只有数值型变量才能得到距离相似度。对于文本聚类而言，由于不同文本集出现的全部都是文字内容，因此无法直接针对这些文本进行聚类。

使用TF-IDF方法做word to vector

word to vector（文本转向量或词语转向量）。先定义一批要去除的词语列表，定义列表时使用u来表示是unicode字符串；然后使用sklearn.feature_extraction.text的TfidfVectorizer方法创建词语转向量的对象，使用fit_transform方法将评论关键字列表转换为词向量空间模型。TfidfVectorizer方法参数如下：

• stop_words：指定为自定义的去除词的列表，不指定默认会使用英文的停用词列表。
• tokenizer：用来设置定义的分词器，这里是在上面自定义的结巴分词。默认的分词器对于英文下工作良好，但对于中文来讲效果不佳。
• use_idf：设置为True指定TF-IDF方法做词频转向量。

实现

获取新浪财经首页当天新闻，做分词和词向量化，通过关键词进行kmeans聚类，对新闻进行分类：

# 导入库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  # 基于TF-IDF的词频转向量库
from sklearn.cluster import KMeans
import jieba.posseg as pseg
import newspaper
import requests  # 导入爬虫库
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime as dt
today = dt.datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")  # 过去今天时间

# 中文分词
def jieba_cut(comment):
    word_list = []  # 建立空列表用于存储分词结果
    seg_list = pseg.cut(comment)  # 精确模式分词[默认模式]
    for word in seg_list:
        if word.flag in ['ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr']:  # 选择属性
            word_list.append(word.word)  # 分词追加到列表
    return word_list
# 获取新闻内容
def get_news():
    response = requests.get('https://finance.sina.com.cn')
    html = response.content.decode('utf-8')
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    all_a = soup.find_all('a')
    comment_list = []  # 建立空列表用于存储分词结果

    for a in all_a:
        try:
            url = a['href']
            if ('finance.sina.com.cn' in url)&(today in url):
                article = newspaper.Article(url, language='zh')
                # 下载文章
                article.download()
                # 解析文章
                article.parse()
                # 对文章进行nlp处理
                article.nlp()
                # 获取文章的内容
                article_words = "".join(article.keywords)
                comment_list.append(article_words)
        except:pass
    return comment_list

comment_list = get_news()
# print(comment_list)
# word to vector
# 加载停用词
stop_words = [line.strip() for line in open('stopWord2.txt', encoding='gbk').readlines()]
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words,  tokenizer=jieba_cut,  use_idf=True)  # 创建词向量模型
X = vectorizer.fit_transform(comment_list)  # 将评论关键字列表转换为词向量空间模型
# K均值聚类
model_kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 创建聚类模型对象
model_kmeans.fit(X)  # 训练模型
# 聚类结果汇总
cluster_labels = model_kmeans.labels_  # 聚类标签结果
word_vectors = vectorizer.get_feature_names()  # 词向量
word_values = X.toarray()  # 向量值
comment_matrix = np.hstack((word_values,  cluster_labels.reshape(word_values.
    shape[0], 1)))  # 将向量值和标签值合并为新的矩阵
word_vectors.append('cluster_labels')  # 将新的聚类标签列表追加到词向量后面
comment_pd = pd.DataFrame(comment_matrix, columns=word_vectors)  # 创建包含词向量和聚类标签的数据框
comment_pd.to_csv('comment.csv')
print(comment_pd.head(1))  # 打印输出数据框第1条数据
# 聚类结果分析
comment_cluster1 = comment_pd[comment_pd['cluster_labels'] == 1].drop('cluster_labels', axis=1)  # 选择聚类标签值为1的数据，并删除最后一列
word_importance = np.sum(comment_cluster1, axis=0)  # 按照词向量做汇总统计
print(word_importance.sort_values(ascending=False)[:5])   # 按汇总统计的值做逆序排序并打印输出前5个词

结果如下：

   4s店   一事   一体   一况  一分钱       ...         龙庆  龙虎榜   龚宇  龚梦泽  cluster_labels
0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       ...        0.0  0.0  0.0  0.0             0.0

[1 rows x 9359 columns]
市场    6.062049
基金    5.774565
经济    4.110287
银行    3.512937
企业    3.502570
dtype: float64