使用 sklearn_pandas 查找 k-means 聚类最重要的词答案

【问题标题】：Find most important words for k-means clustering using sklearn_pandas使用 sklearn_pandas 查找 k-means 聚类最重要的词
【发布时间】：2020-09-13 02:35:16
【问题描述】：

我是 sklearn 的新手。我希望我的代码基于文本列和一些其他分类变量使用 k-means 聚类对数据进行分组。 CountVectorizer 将文本转换为词袋，OneHotEncoder 将分类变量转换为虚拟变量集。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

def import_vectorizer():   
    vectorizer = CountVectorizer(lowercase   = True,  
                             ngram_range = (1,1),
                             min_df      = .00005,  
                             max_df      = .01)
    return vectorizer

sklearn_pandas 的 DataFrameMapper 将词袋与虚拟变量结合起来。

def get_X(df):
    mapper = DataFrameMapper(
        [
            ('text_col', import_vectorizer()),
            (['cat_col1', 'cat_col2', 'cat_col3', 'cat_col4'], OneHotEncoder())
        ]
    )
    return mapper.fit_transform(df)

预测我运行的组

df = pd.read_json(mydata.json)
X = get_X(df)
kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=50)
kmeans.fit(X)

现在我想看看哪些特征在预测组时最重要。有类似的帖子

print("Top terms per cluster:")
order_centroids = kmeans.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]
terms = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(50):
    print("Cluster %d:" % i),
    for ind in order_centroids[i, :10]:
        print(' %s' % terms[ind])

但是，这在这种情况下不起作用，因为

terms = vectorizer.get_feature_names()

将仅包含词袋中的特征名称，而不包含 OneHotEncoder 生成的特征名称。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn k-means sklearn-pandas

【解决方案1】：

作为记录，我在阅读此post 后能够解决问题。

修改get_X函数：

def get_X(df):
    mapper = DataFrameMapper(
        [
        ('text_col', import_vectorizer()),
        (['cat_col1', 'cat_col2', 'cat_col3', 'cat_col4'], OneHotEncoder())
       ]
    )

    X = mapper.fit_transform(df)
    X_cols = (
            mapper.features[0][1].get_feature_names()
            + mapper.features[1][1].get_feature_names().tolist()
            )
    return X, X_cols

然后最后运行下面的代码。

print("Top terms per cluster:")
order_centroids = kmeans.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]
for i in range(50):
    print("Cluster %d:" % i),
    for ind in order_centroids[i, :10]:
        print(' %s' % X_cols[ind])

【讨论】：