数据科学【九】：SVD（二）

数据准备

我们这次研究文本数据。我们可以从sklearn.datasets获得fetch_20newsgroups，即20个不同范畴的新闻文本集；这里我们选取四个范畴。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer

categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian', 'comp.graphics', 'sci.med']
news_data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories)

分词

每一篇文章可视为一个字符串。这个字符串由空格、换行符以及词组成。需要注意的是，同一个词可能有多种变形，比如时态、复数、变格等等，视语言而定。从诸多变形中“提取”词语，即为分词。我们可以调用SnowballStemmer()实现：

stemmer = SnowballStemmer('english')
stemmed_articles = []
for article in news_data.data:
    stemmed_words = []
    for word in article.split():
        stemmed_words.append(stemmer.stem(word))

    stemmed_articles.append(" ".join(stemmed_words))

词的重要性

给定一个词和一个文本集，如何量化这个词的重要性？一个指标是tf-idf特征。tf-idf特征有两部分构成，分别为：

• TF(t, a)：词语t在文章a中出现的比率，即t出现的次数/文章总词数。
• IDF(t, s)：文章集合的文章数比出现词语t的文章数的对数，即log10（文章总数/出现该词的文章数)
• tf-idf： TF 与IDF的乘积。

通过以上定义，我们知道在一个文本集中，对每一篇文本都有一个特征向量。
我们可以使用from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer来获得tf-idf特征向量。

import pandas as pd

tfidfvctr = TfidfVectorizer(max_df = 0.25, min_df = 0.05)
tfidf_mat = tfidfvctr.fit_transform(stemmed_articles)
tfidf_df = pd.DataFrame(tfidf_mat.toarray())
tfidf_df.to_csv("tfidf.csv", index=False)

对tf-idf使用SVD降维

我们对上文得到的SVD矩阵降维，保留不同秩的特征值，并通过disagreemet distance评价聚类效果。

disagreement_distance = []
original_dataset = pd.read_csv("tfidf.csv", low_memory=False).values
for k in range(1,25):
    
    dim_reduced_dataset = PCA(k).fit_transform(original_dataset)
    
    kmeans = KMeans(n_clusters=4, init='k-means++', max_iter=100, n_init=10, random_state=0)
    kmeans.fit_predict(dim_reduced_dataset)
    labelsk = kmeans.labels_
    disagreement_distance.append(disagreement_dist(labelsk, news_data.target))

plt.plot(range(1,25), disagreement_distance)
plt.ylabel('Disagreement')
plt.xlabel('Dimension')
plt.show()

最后

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