使用 sklearn tf-idf 查找矢量化文本文档中的簇数答案

【问题标题】：finding the number of clusters in a vectorized text document with sklearn tf-idf使用 sklearn tf-idf 查找矢量化文本文档中的簇数
【发布时间】：2018-08-25 12:58:51
【问题描述】：

我正在尝试使用 sklearn tf-idf 和 k-means 对对话框进行聚类。我使用轮廓分数计算了最佳聚类数，但它几乎呈线性增长。那么，还有其他方法还是我做错了什么？

代码：

tfidfV = TfidfVectorizer(max_features = 40000, ngram_range = ( 1, 3 ), sublinear_tf = True)
...
X = tfidfV.fit_transform(docm2)
...
for numb in nn:
    km = KMeans(n_clusters=numb)
    clabels = km.fit_predict(X)
    silhouette_avg = silhouette_score(X, clabels)
    print("For n_clusters = ", numb, "The average silhouette_score is: ", silhouette_avg)

【问题讨论】：

标签： python optimization scikit-learn cluster-analysis tf-idf

【解决方案1】：

潜在的问题要严重得多，而且没有简单的解决方案：

K-means 对异常值非常敏感。但在典型的文本数据中，存在大量异常值。大多数文件在某种程度上是不寻常的。正因为如此，“最好的”解决方案是将所有不重复的点放在它们自己的集群中，即使用一个大得离谱的 k。这不仅大大增加了运行时间，而且还使结果几乎毫无用处，除非您处于像 20newsgroups 这样非常理想化的场景中。

因此，请使用在这种情况下效果更好的主题建模或类似算法。但我对替代集群没有任何建议。如果没有无休止的参数选择，似乎没有一个能很好地发挥一般用途。

【讨论】：