python kmeans实战 - 单机一层聚类(小玩具哦)，下次再弄个分布式多次聚类

# coding=utf-8    

"""  

#K-means  

"""    

    

import time            

import re            

import os    

import sys  

import codecs  

import shutil  

import numpy as np  

from sklearn import feature_extraction    

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer    

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer    

  

if __name__ == "__main__":  

      

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    #                           第一步 计算TFIDF  

      

    #文档预料 空格连接  

    corpus = []  

      

    #读取预料 一行预料为一个文档  

    for line in open('D:/pyfenlei/p2-1-fenci.txt', 'r').readlines():  

        print (line)

        corpus.append(line.strip())  

    #print corpus  

    #time.sleep(1)  

      

    #将文本中的词语转换为词频矩阵 矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频  

    vectorizer = CountVectorizer()  

  

    #该类会统计每个词语的tf-idf权值  

    transformer = TfidfTransformer()  

  

    #第一个fit_transform是计算tf-idf 第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵  

    tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))  

  

    #获取词袋模型中的所有词语    

    word = vectorizer.get_feature_names()  

  

    #将tf-idf矩阵抽取出来，元素w[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重  

    weight = tfidf.toarray()  

  

    #打印特征向量文本内容  

    print ('Features length: ' + str(len(word)))  

    resName = "D:/pyfenlei/p2-1-tfidf.txt"  

    result = codecs.open(resName, 'w', 'utf-8')  

    for j in range(len(word)):  

        result.write(word[j] + ' ')  

    result.write('\r\n\r\n')  

  

    #打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重    

    for i in range(len(weight)):  

        print ("-------这里输出第",i,u"类文本的词语tf-idf权重------")

        for j in range(len(word)):  

            #print weight[i][j],  

            result.write(str(weight[i][j]) + ' ')  

        result.write('\r\n\r\n')  

  

    result.close()  

  

  

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    #                               第二步 聚类Kmeans  

  

    print ('Start Kmeans:')  

    from sklearn.cluster import KMeans  

    clf = KMeans(n_clusters=10)  

    s = clf.fit(weight)  

    print (s)  

  

    #20个中心点  

    print(clf.cluster_centers_)  

      

    #每个样本所属的簇  

    print(clf.labels_)  

    i = 1  

    while i <= len(clf.labels_):  

        print (i, clf.labels_[i-1])  

        i = i + 1  

  

    #用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数  

    print(clf.inertia_)