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  • python数据分析:新闻文本聚类

    万次阅读 多人点赞 2019-02-26 14:12:54
    文本聚类 文本聚类就是要在一堆文档中,找出哪些文档具有较高的相似性,然后可以针对这些相似性文档的聚合进行类别划分。文本聚类应用场景:提供大规模文档集进行类别划分并提取公共内容的概括和总览;找到潜在的...

    文本聚类

    文本聚类就是要在一堆文档中,找出哪些文档具有较高的相似性,然后可以针对这些相似性文档的聚合进行类别划分。文本聚类应用场景:提供大规模文档集进行类别划分并提取公共内容的概括和总览;找到潜在的各个文档间的相似度以进行相似度判别、类别修正,以减少浏览相似文档和信息的时间和精力。
    通常,聚类分析(也包括其他算法)大多是针对数值型做计算的,K均值这类基于聚类的算法要求只有数值型变量才能得到距离相似度。对于文本聚类而言,由于不同文本集出现的全部都是文字内容,因此无法直接针对这些文本进行聚类。

    使用TF-IDF方法做word to vector

    word to vector(文本转向量或词语转向量)。先定义一批要去除的词语列表,定义列表时使用u来表示是unicode字符串;然后使用sklearn.feature_extraction.text的TfidfVectorizer方法创建词语转向量的对象,使用fit_transform方法将评论关键字列表转换为词向量空间模型。TfidfVectorizer方法参数如下:

    • stop_words:指定为自定义的去除词的列表,不指定默认会使用英文的停用词列表。
    • tokenizer:用来设置定义的分词器,这里是在上面自定义的结巴分词。默认的分词器对于英文下工作良好,但对于中文来讲效果不佳。
    • use_idf:设置为True指定TF-IDF方法做词频转向量。

    实现

    获取新浪财经首页当天新闻,做分词和词向量化,通过关键词进行kmeans聚类,对新闻进行分类:

    # 导入库
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  # 基于TF-IDF的词频转向量库
    from sklearn.cluster import KMeans
    import jieba.posseg as pseg
    import newspaper
    import requests  # 导入爬虫库
    from bs4 import BeautifulSoup
    import datetime as dt
    today = dt.datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")  # 过去今天时间
    
    # 中文分词
    def jieba_cut(comment):
        word_list = []  # 建立空列表用于存储分词结果
        seg_list = pseg.cut(comment)  # 精确模式分词[默认模式]
        for word in seg_list:
            if word.flag in ['ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr']:  # 选择属性
                word_list.append(word.word)  # 分词追加到列表
        return word_list
    # 获取新闻内容
    def get_news():
        response = requests.get('https://finance.sina.com.cn')
        html = response.content.decode('utf-8')
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        all_a = soup.find_all('a')
        comment_list = []  # 建立空列表用于存储分词结果
    
        for a in all_a:
            try:
                url = a['href']
                if ('finance.sina.com.cn' in url)&(today in url):
                    article = newspaper.Article(url, language='zh')
                    # 下载文章
                    article.download()
                    # 解析文章
                    article.parse()
                    # 对文章进行nlp处理
                    article.nlp()
                    # 获取文章的内容
                    article_words = "".join(article.keywords)
                    comment_list.append(article_words)
            except:pass
        return comment_list
    
    comment_list = get_news()
    # print(comment_list)
    # word to vector
    # 加载停用词
    stop_words = [line.strip() for line in open('stopWord2.txt', encoding='gbk').readlines()]
    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words,  tokenizer=jieba_cut,  use_idf=True)  # 创建词向量模型
    X = vectorizer.fit_transform(comment_list)  # 将评论关键字列表转换为词向量空间模型
    # K均值聚类
    model_kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 创建聚类模型对象
    model_kmeans.fit(X)  # 训练模型
    # 聚类结果汇总
    cluster_labels = model_kmeans.labels_  # 聚类标签结果
    word_vectors = vectorizer.get_feature_names()  # 词向量
    word_values = X.toarray()  # 向量值
    comment_matrix = np.hstack((word_values,  cluster_labels.reshape(word_values.
        shape[0], 1)))  # 将向量值和标签值合并为新的矩阵
    word_vectors.append('cluster_labels')  # 将新的聚类标签列表追加到词向量后面
    comment_pd = pd.DataFrame(comment_matrix, columns=word_vectors)  # 创建包含词向量和聚类标签的数据框
    comment_pd.to_csv('comment.csv')
    print(comment_pd.head(1))  # 打印输出数据框第1条数据
    # 聚类结果分析
    comment_cluster1 = comment_pd[comment_pd['cluster_labels'] == 1].drop('cluster_labels', axis=1)  # 选择聚类标签值为1的数据,并删除最后一列
    word_importance = np.sum(comment_cluster1, axis=0)  # 按照词向量做汇总统计
    print(word_importance.sort_values(ascending=False)[:5])   # 按汇总统计的值做逆序排序并打印输出前5个词
    

    结果如下:

       4s店   一事   一体   一况  一分钱       ...         龙庆  龙虎榜   龚宇  龚梦泽  cluster_labels
    0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       ...        0.0  0.0  0.0  0.0             0.0
    
    [1 rows x 9359 columns]
    市场    6.062049
    基金    5.774565
    经济    4.110287
    银行    3.512937
    企业    3.502570
    dtype: float64
    
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  • 传统3DVM(3- DimensionoD ocumentoVectoroM odel)由于没有使用新闻报道的时间因子,这使得该模型表示的新闻报道具有不准确性,进而影响新闻报道的聚类结果。本研究在三维文档向量模型的基础上加入了时间因子,提出了四...
  • 文章目录案例实战:新闻聚类分群1、导入相关库2、读取数据3、中文分词4、文本向量化:建立词频矩阵5、构造特征矩阵6、模型搭建(1)、通过KMeans算法进行聚类分群(2)、通过DBSCAN算法进行聚类分群7、利用余弦...


    ✌ 案例实战:新闻聚类分群

    1、✌ 导入相关库
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.cluster import KMeans
    from sklearn.cluster import DBSCAN
    from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import jieba
    

    sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer:文本向量化

    from sklearn.cluster import KMeans:KMeans模型

    from sklearn.cluster import DBSCAN:DBSCAN模型

    from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity:余弦相似度

    2、✌ 读取数据
    data=pd.read_excel('news.xls')
    data.head()
    

    在这里插入图片描述

    3、✌ 中文分词
    words=[]
    for i,row in data.iterrows():
        word=jieba.cut(row['标题'])
        result=' '.join(word)
        words.append(result)
    words
    

    在这里插入图片描述
    将数据中的标题栏利用jieba库进行分词,为后面搭建词频矩阵使用

    4、✌ 文本向量化:建立词频矩阵
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    vect=CountVectorizer()
    x=vect.fit_transform(words)
    x=x.toarray()
    x
    

    在这里插入图片描述
    Python在处理数据需要数值型数据,需要将上文的文本数据转化为词频矩阵,可以利用CountVectorizer函数
    他的原理是将words中的每个词去重以及出去无意义的词,进行编号,然后对应每个原文本计数该次出现的次数

    5、✌ 构造特征矩阵
    words_name=vect.get_feature_names()
    df=pd.DataFrame(x,columns=words_name)
    df
    

    在这里插入图片描述
    词频矩阵处理好,需要构造特征向量为下面模型使用

    6、✌ 模型搭建
    (1)、✌ 通过KMeans算法进行聚类分群
    from sklearn.cluster import KMeans
    kms=KMeans(n_clusters=10,random_state=0)
    label_kms=kms.fit_predict(df)
    label_kms
    
    import numpy as np
    words_array=np.array(words)
    words_array[label_kms==2]
    

    在这里插入图片描述

    (2)、✌ 通过DBSCAN算法进行聚类分群
    from sklearn.cluster import DBSCAN
    dbs=DBSCAN(eps=1,min_samples=3)
    label_dbs=dbs.fit_predict(df)
    label_dbs
    

    在这里插入图片描述
    这里我们发现分类出的标签有问题,全部都是-1,说明,全部都是离散点,因为词频处理后,特征过多,导致样本点之间距离较远,从而产生离群点,因此对于新闻文本而言,KMeans算法的聚类效果很好,而DBSCAN的效果较差
    这也说明了对于特征较多的数据,KMeans算法的聚类效果要好于DBSCAN算法的聚类效果。

    7、✌ 利用余弦相似度进行模型优化
    from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
    df_cs=cosine_similarity(df)
    kms_cs=KMeans(n_clusters=10,random_state=0)
    label_kms_cs=kms_cs.fit_predict(df_cs)
    label_kms_cs
    

    在这里插入图片描述
    余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时,余弦相似度的值为1;两个向量夹角为90°时,余弦相似度的值为0;两个向量指向完全相反的方向时,余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的,仅仅与向量的指向方向相关。余弦相似度通常用于正空间,因此给出的值为-1到1之间。
    当文本出现重复值时,可以将原词频矩阵的数据进行余弦相似度处理,处理后的特征矩阵再带入模型。

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  • 网络新闻里的热点聚类
  • 基于WMD距离与近邻传播的新闻评论聚类.pdf
  • 新闻聚类实例代码

    2013-03-11 09:55:20
    聚类,对一个简单的代码而已,可以给初学者参考
  • 基于Word2Vec的改进密度峰值新闻话题聚类.pdf
  • 基于话题相似性改进的K-means新闻话题聚类.pdf
  • 四维文档向量模型的k-means新闻文本聚类算法.pdf
  • 基于改进文本表示的农产品贸易摩擦新闻文本聚类及应用展望.pdf
  • 澳大利亚广播公司 ABC 发布的新闻头条数据 导入相关模块: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.feature_extraction import text from ...

    1 数据集信息来源

    澳大利亚广播公司 ABC 发布的新闻头条数据

    导入相关模块:

    import numpy as np 
    import pandas as pd 
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    from sklearn.feature_extraction import text
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from sklearn.cluster import KMeans
    from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
    from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
    %matplotlib inline
    

    读取数据集:数据集下载链接在文章底部

    # 读取数据集
    data = pd.read_csv("C:/Users/86135/AI/Lesson2/output_2021-08-26-14_37_47/abcnews-date-text(1).csv",error_bad_lines=False,usecols =["headline_text"])
    data.head()
    data = data.head(10000)  # 获取部分数据快速运行,可以尝试修改使用的数据量查看后续的建模效果,不过注意使用的数据越多后续模型训练的时间越长
    #print(data.info)# 打印数据信息
    

    1.1 删除重复数据

    通过pandas.DataFrame.duplicated可以查看重复的数据行。具体方法见:DataFrame.duplicated()

    # 查看重复的数据行
    data[data['headline_text'].duplicated(keep=False)].sort_values('headline_text').head(8)
    

    通过pandas.DataFrame.drop_duplicates 可以查看重复的数据行。具体方法见:DataFrame.drop_duplicates()

    # 删除重复行,
    data = data.drop_duplicates('headline_text')
    

    2 数据预处理

    2.1 为向量化表示进行前处理

    进行自然语言处理时,必须将单词转换为机器学习算法可以利用的向量。如果目标是对文本数据进行机器学习建模,例如电影评论或推文或其他任何内容,则需要将文本数据转换为数字。此过程称为“嵌入”或“向量化”。
    进行向量化时,请务必记住,它不仅仅是将单个单词变成单个数字。单词可以转换为数字,整个文档就可以转换为向量。向量的维度往往不止一个,而且对于文本数据,向量通常是高维的。这是因为特征数据的每个维度将对应一个单词,而我们所处理的文档通常包含数千个单词。

    2.2 TF-IDF

    在信息检索中,tf–idf 或 TFIDF(term frequency–inverse document frequency)是一种数值统计,旨在反映单词对语料库中文档的重要性。在信息检索,文本挖掘和用户建模的搜索中,它通常用作加权因子。 tf-idf 值与单词在文档中出现的次数成正比,同时被单词在语料库中的出现频率所抵消,这有助于调整某些单词通常会更频繁出现的事实。 如今,tf-idf是最流行的术语加权方案之一。在数字图书馆领域,有83%的基于文本的推荐系统使用tf-idf。

    搜索引擎经常使用tf–idf加权方案的变体作为在给定用户查询时对文档相关性进行评分和排名的主要工具。tf–idf可成功用于各种领域的停用词过滤,包括文本摘要和分类。

    排名函数中最简单的是通过将每个查询词的tf–idf相加得出,许多更复杂的排名函数是此简单模型的变体。

    当有TF(词频)和IDF(逆文档频率)后,将这两个词相乘,就能得到一个词的TF-IDF的值。某个词在文章中的TF-IDF越大,那么一般而言这个词在这篇文章的重要性会越高,所以通过计算文章中各个词的TF-IDF,由大到小排序,排在最前面的几个词,就是该文章的关键词

    tf-idf算法步骤:

    • 计算词频:
      某个词在文章中出现的次数 = p,文章总词数 = n
      标准化词频(tf) = p / n p / n p/n

    • 计算逆文档频率
      此时需要一个语料库来模拟语言的使用环境
      逆文档频率(idf) = log ⁡ ( 语 料 库 文 档 总 数 / 包 含 该 词 的 文 档 树 + 1 ) \log (语料库文档总数/{包含该词的文档树+1}) log(/+1)

      可见一个词越常见,分母就越大,逆文档频率就越小越接近于0,分母+1是为了防止所有文档都不包含该词(防止分母为0)

    • 计算tf-idf
      t f − i d f = 词 频 ( t f ) ∗ 逆 文 档 频 率 ( i d f ) tf-idf = 词频(tf) * 逆文档频率(idf) tfidf=(tf)(idf)

    TF-IDF优缺点:
    TF-IDF的优点是简单快速,而且容易理解。缺点是有时候用词频来衡量文章中的一个词的重要性不够全面,有时候重要的词出现的可能不够多,而且这种计算无法体现位置信息,无法体现词在上下文的重要性。如果要体现词的上下文结构,那么你可能需要使用word2vec算法来支持。

    punc = ['.', ',', '"', "'", '?', '!', ':', ';', '(', ')', '[', ']', '{', '}',"%"]
    stop_words = text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(punc)
    desc = data['headline_text'].values
    #print(desc)
    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words = stop_words) #类调用
    #print(vectorizer)
    X = vectorizer.fit_transform(desc) #计算个词语出现的次数
    #print(X)
    word_features = vectorizer.get_feature_names()#获取词袋中所有文本关键字
    #print(word_features)
    print(len(word_features))
    print(word_features[0:50])
    

    2.3 Stemming

    stemming 是将单词还原为词干(即词根形式)的过程。 词根形式不一定是单词本身,而是可以通过连接正确的后缀来生成单词。 例如,“fish”,“fishes”和“fishing”这几个词的词干都是“fish”,这是一个正确的单词。 另一方面,“study”,“studies”和“studying”一词源于“studi”,这不是一个正确的英语单词。

    2.4 Tokenizing

    Tokenization 将句子分解为单词和标点符号

    stemmer = SnowballStemmer('english')
    tokenizer = RegexpTokenizer(r'[a-zA-Z\']+') #按照自己设定的正则表达式来分解句子
    wordslist = tokenizer.tokenize(desc[0])
    '''
    print(wordslist)
    for word in wordslist:
        print(stemmer.stem(word))
    '''
    def tokenize(text):
        return [stemmer.stem(word) for word in tokenizer.tokenize(text.lower())]
    

    2.5 使用停用词、stemming 和自定义的 tokenizing 进行 TFIDF 向量化

    vectorizer2 = TfidfVectorizer(stop_words = stop_words, tokenizer = tokenize)
    #print(vectorizer2)
    X2 = vectorizer2.fit_transform(desc)
    word_features2 = vectorizer2.get_feature_names()
    print(len(word_features2))
    print(word_features2[:50])
    
    vectorizer3 = TfidfVectorizer(stop_words = stop_words, tokenizer = tokenize, max_features = 1000)
    X3 = vectorizer3.fit_transform(desc)
    words = vectorizer3.get_feature_names()
    print(len(words))
    print(words[:50]) 
    

    3 K-Means 聚类

    3.1 使用手肘法选择聚类簇的数量

    随着聚类数k的增大,样本划分会更加的精细,每个簇的聚合程度会逐渐提高,那么误差平方和SSE自然会逐渐变小,并且当k小于真实的簇类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,因此SSE的下降幅度会很大,而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说SSE和k的关系类似于手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数.因此这种方法被称为手肘法.

    from sklearn.cluster import KMeans
    wcss = []
    for i in range(1,11):
        kmeans = KMeans(n_clusters=i,init='k-means++',max_iter=300,n_init=10,random_state=0)
        kmeans.fit(X3)
        wcss.append(kmeans.inertia_)
    plt.plot(range(1,11),wcss)
    plt.title('The Elbow Method')
    plt.xlabel('Number of clusters')
    plt.ylabel('WCSS')
    plt.savefig('elbow.png')
    plt.show()
    

    效果如图所示:
    在这里插入图片描述
    由于可能产生多个肘点,所以有时候不得不通过反复试验来选择合适数量的簇。下面展示不同数量簇的结果,以找出合适数量的簇。

    def MyKMeans(clusters,iters,jobs,datas):
        kmeans = KMeans(n_clusters = clusters, n_init = iters, n_jobs = jobs)
        kmeans.fit(datas)
        # argsort 使用方法详见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html
        common_words = kmeans.cluster_centers_.argsort()[:,-1:-26:-1]
        ans = []
        for num, centroid in enumerate(common_words):
            print(str(num) + ' : ' + ', '.join(words[word] for word in centroid))
    

    3.2 Clusters 等于 3

    MyKMeans(3,20,1,X3)
    

    输出如下:

    0 : iraq, plan, govt, new, man, win, say, council, iraqi, claim, charg, warn, report, baghdad, kill, fund, urg, world, water, court, face, nsw, troop, rain, death
    1 : polic, probe, man, arrest, search, death, investig, murder, charg, drug, stab, wa, cannabi, station, fatal, car, miss, victim, protest, road, suspect, driver, nt, corrupt, new
    2 : war, protest, anti, iraq, howard, ralli, pm, post, say, plan, student, fear, condemn, iraqi, bush, market, thousand, march, downer, warn, deni, start, end, stage, peac
    

    3.3 Clusters 等于 5

    MyKMeans(5,20,1,X3)
    

    输出如下:

    0 : polic, man, govt, win, new, council, charg, say, claim, warn, court, report, fund, face, death, baghdad, world, kill, urg, nsw, rain, set, crash, water, cup
    1 : iraqi, diplomat, forc, baghdad, expel, coalit, marin, kill, missil, say, war, civilian, bomb, saddam, claim, surrend, suicid, refuge, troop, attack, border, aid, basra, weapon, tv
    2 : plan, water, shire, council, park, new, manag, protest, govt, firm, green, begin, group, m, welcom, merger, defend, health, rail, land, farmer, station, burn, concern, union
    3 : iraq, war, say, missil, troop, howard, deni, post, bush, destroy, blair, pm, report, bomb, british, attack, forc, kill, turkey, aid, warn, tv, resolut, blix, uk
    4 : war, protest, anti, howard, ralli, pm, student, thousand, march, fear, street, condemn, peac, open, say, arrest, melbourn, market, downer, day, warn, start, nz, polic, hous
    

    3.4 Clusters 等于 8

    MyKMeans(8,20,1,X3)
    

    输出如下:

    0 : plan, govt, council, iraqi, say, claim, warn, report, baghdad, world, fund, urg, kill, nsw, cup, water, set, crash, troop, lead, final, meet, death, ban, continu
    1 : war, protest, anti, howard, ralli, pm, student, plan, iraqi, thousand, fear, say, march, condemn, crean, melbourn, street, market, day, gulf, warn, start, oil, open, stage
    2 : polic, man, charg, murder, face, court, probe, stab, death, arrest, search, jail, car, drug, miss, fatal, assault, investig, accid, crash, station, cannabi, sex, wa, attack
    3 : iraq, war, say, missil, troop, deni, post, blair, bush, destroy, howard, pm, report, bomb, british, attack, forc, kill, turkey, aid, warn, tv, blix, uk, kuwait
    4 : concern, air, aust, strike, rise, toll, worker, pay, death, qld, council, job, baghdad, govt, iraqi, market, teacher, rate, open, cut, saddam, water, group, troop, nz
    5 : win, lead, season, fan, m, goal, india, award, open, hope, tiger, championship, world, gold, return, titl, thriller, cup, coast, stage, streak, best, case, celebr, waratah
    6 : new, resolut, plan, hope, appoint, ceo, presid, work, open, look, polic, hit, law, high, rate, compani, govt, wa, hospit, servic, iraq, coach, set, board, tas
    7 : rain, drought, farmer, water, relief, help, bring, offer, need, qld, boost, fund, restrict, end, toll, break, hope, affect, despit, eas, welcom, impact, nsw, flood, fall
    

    最后,我们可以根据不同簇数量产生的聚类结果,人工判断哪一个聚类的效果最好

    展开全文
  • 基于WMD距离与近邻传播的新闻评论聚类
  • I need to implement scikit-learn's kMeans for clustering text documents. The example code works fine as it is but takes some 20newsgroups data as input. I want to use the same code for clustering a li...

    1586010002-jmsa.png

    I need to implement scikit-learn's kMeans for clustering text documents. The example code works fine as it is but takes some 20newsgroups data as input. I want to use the same code for clustering a list of documents as shown below:

    documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications",

    "A survey of user opinion of computer system response time",

    "The EPS user interface management system",

    "System and human system engineering testing of EPS",

    "Relation of user perceived response time to error measurement",

    "The generation of random binary unordered trees",

    "The intersection graph of paths in trees",

    "Graph minors IV Widths of trees and well quasi ordering",

    "Graph minors A survey"]

    What changes do i need to do in kMeans example code to use this list as input? (Simply taking 'dataset = documents' doesn't work)

    解决方案

    This is a simpler example:

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

    from sklearn.cluster import KMeans

    from sklearn.metrics import adjusted_rand_score

    documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications",

    "A survey of user opinion of computer system response time",

    "The EPS user interface management system",

    "System and human system engineering testing of EPS",

    "Relation of user perceived response time to error measurement",

    "The generation of random binary unordered trees",

    "The intersection graph of paths in trees",

    "Graph minors IV Widths of trees and well quasi ordering",

    "Graph minors A survey"]

    vectorize the text i.e. convert the strings to numeric features

    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')

    X = vectorizer.fit_transform(documents)

    cluster documents

    true_k = 2

    model = KMeans(n_clusters=true_k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1)

    model.fit(X)

    print top terms per cluster clusters

    print("Top terms per cluster:")

    order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]

    terms = vectorizer.get_feature_names()

    for i in range(true_k):

    print "Cluster %d:" % i,

    for ind in order_centroids[i, :10]:

    print ' %s' % terms[ind],

    print

    If you want to have a more visual idea of how this looks like see this answer.

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