python - 给定具有(tf-idf 余弦相似度、doc_id1、doc_id2)的 CSV 的 K 均值聚类？

Question

我有一个包含以下数据集的 CSV:

similarity  | doc_id1   | doc_id2
1           |    34     |     0
1           |    29     |     6
0.997801748 |    22     |    10
0.966014701 |    35     |    16
0.964811948 |    14     |    13

其中“相似度”指的是 tf-idf 余弦相似度计算的值，doc_ids 指的是文档。因此，相似度越接近 1，两个文档就越相似。

我想根据此信息对文档进行聚类，但我不完全确定如何执行此操作。我已经阅读了很多有关球形 K 均值聚类的内容，但在实现它方面我很难理解它。有一个可能有用的库吗？ K-means 是正确的方法吗？

编辑: 这个 CSV 就是我所拥有的全部，所以即使我希望有基于词频的向量，但我没有。如果 K-means 不起作用，因为我所拥有的只是相似性，那么还有其他算法适合这些数据吗？

Answer 1

我相信你的问题是你有距离，但 K-Means 使用距质心的欧几里德距离。这意味着，每个文档都需要一个向量，在您的情况下，向量相当长。您应该对所有单词使用一个维度，而不是计算相似度，并且每个文档中该单词的分数将成为它们的坐标。有了这些向量，您可以使用 Sam B 建议的 sklearn.cluster.KMeans。