import pysparnn.cluster_index as ci
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer data = [
"hello world",
"oh hello there",
"Play it",
"Play it again Sam",
] tv = TfidfVectorizer()
tv.fit(data)
#特征向量
features_vec = tv.transform(data) #建立搜索索引
cp = ci.MultiClusterIndex(features_vec,data) #搜索带有索引的
search_data = [
"oh there",
"Play it again Frank"
] search_feature_vec = tv.transform(search_data) #k是返回的个数,k_clusters代表聚类的个数
print(cp.search(search_feature_vec,k = 1,k_clusters=2,return_distance=False)) [['oh hello there'], ['Play it again Sam']]

  

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