Scikit-learn文本聚类实例分析，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
重庆分公司
重庆分公司
# -*- coding=utf-8 -*-
"""
text category
"""
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian', 'comp.graphics', 'sci.med']
twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
print len(twenty_train.data)
len(twenty_train.filenames)
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.data)
print X_train_counts.shape
print count_vect.vocabulary_.get('algorithm')
tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)
X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts)
print X_train_tf.shape
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
print X_train_tfidf.shape
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, twenty_train.target)
docs_new = ['God is love', 'OpenGl on the Gpu is fast']
X_new_counts = count_vect.transform(docs_new)
X_new_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_new_counts)
predicted = clf.predict(X_new_tfidf)
for doc, category in zip(docs_new, predicted):
print '%r=>%s' % (doc, twenty_train.target_names[category]对fetch_20newsgroups中的2257条文档进行分类
统计每个词出现的次数
用tf-idf统计词频，tf是在一个文档里每个单词出现的次数除以文档的单词总数，idf是总的文档数除以包含该单词的文档数，再取对数；tf * idf就是这里用到的值，值越大表明单词越重要，或越相关。
例子具体做法：
先计算了每个单词出现的次数
然后计算了tf-idf值
然后带入模型进行训练
最后预测了两个新文档的类型
结果：
'God is love'=> soc.religion.christian 'OpenGL on the GPU is fast'=> comp.graphics
看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联的支持。
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
