построить документ tfidf 2D-график

Я хотел бы построить 2d-график с осью x в качестве термина и осью y в качестве оценки TFIDF (или идентификатора документа) для моего списка предложений. Я использовал scikit learn's fit_transform (), чтобы получить scipy матрицу, но я не знаю, как использовать эту матрицу для построения графика. Я пытаюсь получить заговор, чтобы узнать, насколько хорошо мои предложения могут быть классифицированы с использованием kmeans.

Here is the output of fit_transform(sentence_list):

(document id, term number) tfidf score

(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

Here is my code:

        sentence_list=["Hi how are you", "Good morning" ...]
        vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words='english', decode_error='ignore')
        num_samples, num_features=vectorized.shape
        print "num_samples:  %d, num_features: %d" %(num_samples,num_features)
        km=KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++',n_init=10, verbose=1)
        PRINT km.labels_   # Returns a list of clusters ranging 0 to 10 


When you use Bag of Words, each of your sentences gets represented in a high dimensional space of length equal to the vocabulary. If you want to represent this in 2D you need to reduce the dimension, for example using PCA with two components:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.pipeline import Pipeline
import matplotlib.pyplot as plt

newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', 
                                      categories=['alt.atheism', 'sci.space'])
pipeline = Pipeline([
    ('vect', CountVectorizer()),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
X = pipeline.fit_transform(newsgroups_train.data).todense()

pca = PCA(n_components=2).fit(X)
data2D = pca.transform(X)
plt.scatter(data2D[:,0], data2D[:,1], c=data.target)
plt.show()              #not required if using ipython notebook


Now you can for example calculate and plot the cluster enters on this data:

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
centers2D = pca.transform(kmeans.cluster_centers_)

plt.scatter(centers2D[:,0], centers2D[:,1], 
            marker='x', s=200, linewidths=3, c='r')
plt.show()              #not required if using ipython notebook

enter image description here

Interesting Posts