基本信息
源码名称:C# TF/IDF 文本聚类算法 实例
源码大小:0.02M
文件格式:.zip
开发语言:C#
更新时间:2016-08-24
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源码介绍
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Text;
using WawaSoft.Search.Common;
namespace WawaSoft.Search.Test
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//1、获取文档输入
string[] docs = getInputDocs("input.txt");
if (docs.Length < 1)
{
Console.WriteLine("没有文档输入");
Console.Read();
return;
}
//2、初始化TFIDF测量器,用来生产每个文档的TFIDF权重
TFIDFMeasure tf = new TFIDFMeasure(docs, new Tokeniser());
int K = 3; //聚成3个聚类
//3、生成k-means的输入数据,是一个联合数组,第一维表示文档个数,
//第二维表示所有文档分出来的所有词
double[][] data = new double[docs.Length][];
int docCount = docs.Length; //文档个数
int dimension = tf.NumTerms;//所有词的数目
for (int i = 0; i < docCount; i )
{
for (int j = 0; j < dimension; j )
{
data[i] = tf.GetTermVector2(i); //获取第i个文档的TFIDF权重向量
}
}
//4、初始化k-means算法,第一个参数表示输入数据,第二个参数表示要聚成几个类
WawaKMeans kmeans = new WawaKMeans(data, K);
//5、开始迭代
kmeans.Start();
//6、获取聚类结果并输出
WawaCluster[] clusters = kmeans.Clusters;
foreach (WawaCluster cluster in clusters)
{
List<int> members = cluster.CurrentMembership;
Console.WriteLine("-----------------");
foreach (int i in members)
{
Console.WriteLine(docs[i]);
}
}
Console.Read();
}
/// <summary>
/// 获取文档输入
/// </summary>
/// <returns></returns>
private static string[] getInputDocs(string file)
{
List<string> ret = new List<string>();
try
{
using (StreamReader sr = new StreamReader(file, Encoding.Default))
{
string temp;
while ((temp = sr.ReadLine()) != null)
{
ret.Add(temp);
}
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine(ex);
}
return ret.ToArray();
}
}
}