实例介绍
【实例简介】
【实例截图】
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【核心代码】
using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Text; using WawaSoft.Search.Common; namespace WawaSoft.Search.Test { class Program { static void Main(string[] args) { //1、获取文档输入 string[] docs = getInputDocs("input.txt"); if (docs.Length < 1) { Console.WriteLine("没有文档输入"); Console.Read(); return; } //2、初始化TFIDF测量器,用来生产每个文档的TFIDF权重 TFIDFMeasure tf = new TFIDFMeasure(docs, new Tokeniser()); int K = 3; //聚成3个聚类 //3、生成k-means的输入数据,是一个联合数组,第一维表示文档个数, //第二维表示所有文档分出来的所有词 double[][] data = new double[docs.Length][]; int docCount = docs.Length; //文档个数 int dimension = tf.NumTerms;//所有词的数目 for (int i = 0; i < docCount; i ) { for (int j = 0; j < dimension; j ) { data[i] = tf.GetTermVector2(i); //获取第i个文档的TFIDF权重向量 } } //4、初始化k-means算法,第一个参数表示输入数据,第二个参数表示要聚成几个类 WawaKMeans kmeans = new WawaKMeans(data, K); //5、开始迭代 kmeans.Start(); //6、获取聚类结果并输出 WawaCluster[] clusters = kmeans.Clusters; foreach (WawaCluster cluster in clusters) { List<int> members = cluster.CurrentMembership; Console.WriteLine("-----------------"); foreach (int i in members) { Console.WriteLine(docs[i]); } } Console.Read(); } /// <summary> /// 获取文档输入 /// </summary> /// <returns></returns> private static string[] getInputDocs(string file) { List<string> ret = new List<string>(); try { using (StreamReader sr = new StreamReader(file, Encoding.Default)) { string temp; while ((temp = sr.ReadLine()) != null) { ret.Add(temp); } } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex); } return ret.ToArray(); } } }
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