SPSSAU【文本分析】|文本聚类

SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以'行'为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。


按词聚类分析

按词聚类分析操作如下图:

默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其于词向量值进行聚类分析(具体为kmeans聚类),接着进行MDS分析,最终渲染出各个关键词的坐标定位信息,可视化展示词之间的聚类信息。

特别提示:

关键词的词向量提取时,有可能无法获取得到,因而在表格中会展示为'未识别词暂不聚类'即该词不进入聚类分析。

以及默认Demo数据时出来结果如下图:

图中不同的颜色代表不同的类别,其意味着各个关键词之间的类别区分。默认情况下聚类为3类,如果分析关键词较多时,可尝试修改聚类类别个数后,重新分析即可。除此之外,关键词之间的关系情况,还可通过'共词矩阵'(即两个词同时出现在'同一行'的数量情况)查看关键词之间的关系情况,当两个词同时出现的次数越高时,很可能二者关系越为紧密。

在按词聚类分析时,SPSSAU默认提供'共词矩阵'表格,并且可进行下载。'共词矩阵'在社会网络关系图分析中还有进一步使用,具体也可查看社会网络关系图。

默认情况下,SPSSAU将词频最高的前20个关键词进行聚类分析,如果希望改变选中的关键词,可点击'选择分析词'进行自由选择,如下图所示:

可修改高频词的个数,也或自由的点击选择分析词,也可以通过搜索词进行搜索,然后进行选中或者不选中操作等。

按行聚类分析

不同于按词聚类分析,按行聚类分析是指以'行'为单位,针对每行数据进行聚类分析(具体为kmeans聚类),并且计算出各'行'数据的聚类类别,也可直接进行下载聚类类别信息。一般来说,聚类类别选择为3个即可,当然如果数据行数较多,可考虑修改成更多的聚类类别个数,如下图所示:

输出结果时,包括各'行'数据的聚类类别,具体使用时可对其进行下载,用于进一步使用。

相关推荐
zhengfei6112 小时前
AI渗透工具——AI驱动的自动化渗透测试框架 | 基于 Model Context Protocol (MCP) 架构
人工智能·架构·自动化
袁庭新2 小时前
2025年终总结,智启
人工智能·aigc
540_5402 小时前
ADVANCE Day35
人工智能·python·深度学习
百***07452 小时前
Claude Opus 4.5 场景化实战指南:全链路赋能开发,提升效率翻倍
人工智能·gpt·开源
沛沛rh452 小时前
深度学习0基础入门:从人工规则到神经网络的进化之旅
人工智能·深度学习·神经网络
hk11243 小时前
【Quantum/Chaos】2026年度量子混沌模拟与社会技术系统演化基准索引 (Socio-Technical Benchmark)
人工智能·网络安全·系统架构·数据集·量子计算
梦想画家3 小时前
Apache AGE 实战进阶:从图查询到知识图谱+LLM知识问答全流程
人工智能·知识图谱·apache age
youcans_3 小时前
【DeepSeek论文精读】14. mHC:流形约束超连接
论文阅读·人工智能·残差网络·deepseek·超连接
wenzhangli73 小时前
实战|Ooder 钩子机制全解析:AI 协同开发与权限框架集成实战
人工智能
Coder_Boy_3 小时前
基于SpringAI的智能AIOps项目: 业务流程与规则规范(企业级)
人工智能·spring·spring cloud