Python是一種高級(jí)編程語(yǔ)言，它廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理。聚類是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種重要的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它可以將數(shù)據(jù)分成不同的組，從而找到數(shù)據(jù)中的模式。在自然語(yǔ)言處理中，聚類可以用于構(gòu)建詞表，并將相似的單詞分組。

import os
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 讀取文本文件
def read_files(path):
files = os.listdir(path)
text = []
for file in files:
with open(os.path.join(path, file), 'r', encoding='utf-8') as f:
text.append(f.read())
return text
# 構(gòu)建tf-idf向量矩陣
def vectorize(text):
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, min_df=5)
X = vectorizer.fit_transform(text)
return X.toarray(), vectorizer
# 聚類
def clustering(X, k):
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(X)
return kmeans.labels_
if __name__ == '__main__':
# 讀取文件并進(jìn)行向量化
text = read_files('data')
X, vectorizer = vectorize(text)
# 聚類
labels = clustering(X, 5)
# 輸出聚類結(jié)果
vocab = pd.DataFrame({'word': vectorizer.get_feature_names(), 'label': labels})
vocab.to_csv('vocab.csv', index=False)

上面的代碼演示了如何使用Python構(gòu)建詞表。在這個(gè)例子中，我們讀取了一個(gè)文件夾中的文本文件，進(jìn)行了tf-idf向量化，并使用KMeans算法對(duì)單詞進(jìn)行了聚類。最終，我們將聚類結(jié)果保存為一個(gè)csv文件。

總之，Python是構(gòu)建聚類詞表的有力工具。通過(guò)使用Python，我們可以快速實(shí)現(xiàn)聚類算法，并將聚類結(jié)果保存為易于使用的格式。