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通过Python进行文本聚类分析，旨在从一组文本中提取出具有代表性的主题词组。

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简介：
python文本聚类分析案例说明摘要：本案例旨在演示文本聚类的实践应用。首先，利用结巴分词工具对文本进行切分处理，以便后续的分析。随后，需要去除文本中常见的停用词，以减少噪声并提升聚类效果。接着，通过构建TF-IDF矩阵，对文档中的词语进行权重赋值，从而反映每个词语在文档中的重要性。接下来，采用K-means聚类算法，将文本数据划分成若干个主题簇。最后，通过分析每个主题簇中的关键词，识别出代表性的主题词和主题词团。 实验要求：本次实验的核心任务是进行若干条文本的聚类分析，并最终识别出几个具有代表性的主题词团。实验流程大致如下：首先需要对数据集进行预处理操作；然后执行结巴分词以及停用词的去除步骤；之后构建文档的TF-IDF矩阵；接着运用K-means聚类算法进行数据分组；最后从各个聚类中提取出关键的主题词。 实验说明：获取实验所需的数据可以通过网络爬虫或其他方式实现，这里我们采用一个周杰伦歌词数据集作为示例，将28首歌词聚集成3个不同的主题类别。 实验过程中产生的中间文件存储在resultData目录下。原始数据文件位于sourceData目录下。 接下来直接展示代码实现步骤...

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