java中的词聚类

Question

我有一个非常大的文本文件。 例如，我想对该文件进行聚类 如果我想将文件分成 5 个集群，那么 从 A 到 Z 词频然后每个簇的质心应该是 c,h,m,r,w
所以输出应该像
最初所有单词都是 a,b,c,d,e
然后 f,g,h,i,j
然后 k,l.m.n.o
然后 p,q,r,s,t
然后是 u,v,w,x,y 和 z

我想在 java 中实现这种类型的集群。 我已经搜索了代码，但在java中找不到单词聚类程序。

Answer 1

好吧，但我的第一句话是，到目前为止，您尝试了哪些方法，您的代码在哪里？然后，我想你知道在你向他们展示你的努力之前，这里的任何人都不会去为你编写代码。找到一些聚类参考并不像Google 那样困难。 一些很好的参考供您开始：

• Github:word-clustering
• Google Code on word-clustering

了解他们如何实现聚类，然后在那里应用您的算法。

Answer 2

用于机器学习/数据挖掘的完善 Java 库是 Weka。它提供了几种不同类型的集群技术，您可以尝试使用这些技术，这些技术的 API 是 documented here。

他们的下载页面带有各种特定于平台的版本以及安装程序等，但我建议只下载zip，解压缩 jar，然后像使用任何其他 jar 一样使用它（即添加到类路径）然后您就可以完全访问 Weka 模块/API。

Answer 3

enter code here
    import java.util.*;
    class k_means
    {
static int count1,count2,count3;
static int d[];
static int k[][];
static int tempk[][];
static double m[];
static double diff[];
static int n,p;
static int cal_diff(int a) 
{
int temp1=0;
for(int i=0;i<p;++i)
{
if(a>m[i])
diff[i]=a-m[i];
else
diff[i]=m[i]-a;
}
int val=0;
double temp=diff[0];
for(int i=0;i<p;++i)
{
if(diff[i]<temp)
{
temp=diff[i];
val=i;
}
}
return val;
    }
static void cal_mean() 
{
for(int i=0;i<p;++i)
m[i]=0; 
int cnt=0;
for(int i=0;i<p;++i)
{
cnt=0;
for(int j=0;j<n-1;++j)
{
if(k[i][j]!=-1)
{
m[i]+=k[i][j];
++cnt;
}
}
m[i]=m[i]/cnt;
}
}
static int check1()
{
for(int i=0;i<p;++i)
for(int j=0;j<n;++j)
if(tempk[i][j]!=k[i][j])
{
return 0;
}
return 1;
}
public static void main(String args[])
{
Scanner scr=new Scanner(System.in);
System.out.println("Enter the number of elements ");
n=scr.nextInt();
d=new int[n];
System.out.println("Enter "+n+" elements: ");
for(int i=0;i<n;++i)
d[i]=scr.nextInt();
System.out.println("Enter the number of clusters: ");
p=scr.nextInt();
k=new int[p][n];
tempk=new int[p][n];
m=new double[p];
diff=new double[p];
for(int i=0;i<p;++i)
m[i]=d[i];
int temp=0;
int flag=0;
do
{
for(int i=0;i<p;++i)
for(int j=0;j<n;++j)
{   
k[i][j]=-1;
}
for(int i=0;i<n;++i) 
{
temp=cal_diff(d[i]);
if(temp==0)
k[temp][count1++]=d[i];
else
if(temp==1)
k[temp][count2++]=d[i];
else
if(temp==2)
k[temp][count3++]=d[i]; 
}
cal_mean();
flag=check1();
if(flag!=1)
for(int i=0;i<p;++i)
for(int j=0;j<n;++j)
tempk[i][j]=k[i][j];
System.out.println("\n\nAt this step");
System.out.println("\nValue of clusters");
for(int i=0;i<p;++i)
{
System.out.print("K"+(i+1)+"{ ");
for(int j=0;k[i][j]!=-1 && j<n-1;++j)
System.out.print(k[i][j]+" ");
System.out.println("}");
}
System.out.println("\nValue of m ");
for(int i=0;i<p;++i)
System.out.print("m"+(i+1)+"="+m[i]+"  ");
count1=0;count2=0;count3=0;
}
while(flag==0);
System.out.println("\n\n\nThe Final Clusters By Kmeans are as follows: ");
for(int i=0;i<p;++i)
{
System.out.print("K"+(i+1)+"{ ");
for(int j=0;k[i][j]!=-1 && j<n-1;++j)
System.out.print(k[i][j]+" ");
System.out.println("}");
}
}
    }