我想绘制一个二维图形,其中x轴为术语,y轴为TFIDF得分(或文档ID),用于我的句子列表.我使用scikit learn's fit_transform()来获取scipy矩阵,但我不知道如何使用该矩阵绘制图形.我试图得到一个情节,看看我的句子可以用kmeans进行分类.
这是输出fit_transform(sentence_list):
(文件ID,术语编号)tfidf得分
(0, 1023) 0.209291711271
(0, 924) 0.174405532933
(0, 914) 0.174405532933
(0, 821) 0.15579574484
(0, 770) 0.174405532933
(0, 763) 0.159719994016
(0, 689) 0.135518787598
这是我的代码:
sentence_list=["Hi how are you", "Good morning" ...]
vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words='english', decode_error='ignore')
vectorized=vectorizer.fit_transform(sentence_list)
num_samples, num_features=vectorized.shape
print "num_samples: %d, num_features: %d" %(num_samples,num_features)
num_clusters=10
km=KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++',n_init=10, verbose=1)
km.fit(vectorized)
PRINT km.labels_ # Returns a list of clusters ranging 0 to 10
谢谢,