《《自然语言处理》PPT课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《自然语言处理》PPT课件.ppt（17页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、本周报告,2016/12/22,主要内容,1、爬虫的数据处理2、网页的知识（评论数放在哪个类型下）3、K-means算法,爬虫,主要代码import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef getNewsDetail(newsurl):result=#字典 res=requests.get(newsurl)res.encoding=utf-8 soup=BeautifulSoup(res.text,html.parser)resulttitle=soup.select(#artibodyTitle)0.text#大标题 resultnewssource
2、=soup.select(.time-source span a)0.text timesource=soup.select(.time-source)0.contents0.strip()resultdt=datetime.strptime(timesource,%Y年%m月%d日%H:%M)resultarticle=.join(p.text.strip()for p in soup.select(#artibody p):-1)#正文 resulteditor=soup.select(.article-editor)0.text.strip(责任编辑：)resultcomments=ge
3、tCommentCounts(newsurl)return resultnews_url=http:/,爬虫的数据处理：新闻类的网页一般放在Doc下，获取新闻的标题，正文，时间来源，正文，责任编辑，评论数。,K-Means算法,在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，主要用来计算数据的聚集问题，方法是不断地取离种子点最近的均值。问题引入：在下图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就有了K-Means算法。,图解,K-Means要解决的问题,算法原理,从上图中，我们可以看到 A，B，C，D，E
4、 五个点，而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2。,K-Means的算法,1）随机在图中取K（这里K=2）个种子点。2）然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，我们可以看到A，B属于上面的种子点，C，D，E属于下面中部的种子点）3）接下来，我们要移动种子点到属于它的“点群”的中心。,4）然后重复第2）和第3）步，直到种子点没有移动（我们可以看到图中的第四步上面的种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了D，E）。,求点群中心的算法,一般来说，求点群中心点的算法最简单的是使用各个点的 X 或 Y
5、坐标的平均值。其实还有另外三个求中心点的的公式：1）Minkowski Distance公式可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。,2）Euclidean Distance公式也就是第一个公式=2的情况3）CityBlock Distance公式也就是第一个公式=1的情况,绿线：欧几里得距离其它三条线为城市街区距离,左边：明可夫斯基中间：欧几里得距离右边：城市距离,K-Means算法的缺陷,K-Means主要有两个最重大的缺陷都和初始值有关：（1）K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。（ISODATA算法通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目K）（2）K-Means算法需要用初始随机种子点，这个随机种子点太重要，不同的随机种子点可能会得到完全不同的结果。（K-Means+算法可以用来解决这个问题，它可以有效地选择初始点）,
