文本聚类的k-means算法应用：基于余弦相似度的方法
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简介：
本研究探讨了在文本聚类中运用K-Means算法结合余弦相似度方法的有效性，通过实验验证了该方法在处理大规模文本数据时的优越性能和分类准确性。
文本聚类可以通过k-means算法实现，并使用特定的距离度量方法来完成。假如你有一系列文本段落档并且希望根据相似性将其分为n个组，那么你可以利用这种方法进行操作。
例如，在测试这种技术时，可以参考test_clustering.py文件中的代码：
```python
from vectorizer import cluster_paragraphs
from random import shuffle
text1 = Type theory is closely related to (and in some cases overlaps with) type systems, which are a programming language feature used to reduce bugs. The types of type theory were created to avoid certain kinds of errors and inconsistencies.
```
这个例子展示了如何使用上述方法对文本段落档进行聚类处理。
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