【发布时间】:2011-04-08 10:51:10
【问题描述】:
我想在 MATLAB 中对文本进行层次凝聚聚类。说,我有四句话,
I have a pen.
I have a paper.
I have a pencil.
I have a cat.
我想把上面四个句子聚类,看看哪个更相似。我知道统计工具箱有像pdist 这样的命令来测量成对距离,linkage 来计算集群相似度等。一个简单的代码,比如:
X=[1 2; 2 3; 1 4];
Y=pdist(X, 'euclidean');
Z=linkage(Y, 'single');
H=dendrogram(Z)
工作正常并返回树状图。
我想知道我可以在上面提到的文本上使用这些命令。有什么想法吗 ?
更新:
感谢 Amro。阅读理解并计算字符串之间的距离。代码如下:
clc
S1='I have a pen'; % first String
f_id=fopen('events.txt','r'); %saved strings to compare with
events=textscan(f_id, '%s', 'Delimiter', '\n');
fclose(f_id); %close file.
events=events{1}; % saving the text read.
ii=numel(events); % selects one text randomly.
% store the texts in a cell array
for kk=1:ii
S2=events(kk);
S2=cell2mat(S2);
Z=levenshtein_distance(S1,S2);
X(kk)=Z;
end
我输入了一个字符串,我保存了 4 个字符串。现在我使用levenshtein_distance 函数计算了成对距离。它返回一个矩阵X=[ 17 0 16 18 16]。
** 我想这是我的成对距离矩阵。类似于 pdist 所做的。是吗?
** 现在,我正在尝试输入 X 来计算链接,例如
Z=linkage(X, 'single);
我得到的输出是:
在 93 处使用 ==> 链接时出错 Y 与输出不兼容 PDIST 函数。
错误 ==> Untitled2 at 20 Z=linkage(X,'single') .
为什么会这样?可以使用联动功能吗?帮助表示赞赏。
更新 2
clc
S1='I have a pen';
f_id=fopen('events.txt','r');
events=textscan(f_id, '%s', 'Delimiter', '\n');
fclose(f_id); %close file.
events=events{1}; % saving the text read.
ii=numel(events)+1; % total number of strings in the comparison
D=zeros(ii, ii); % initialized distance matrix;
for kk=1:ii
S2=events(kk);
%S2=cell2mat(S2);
for jk=kk+1:ii
D(kk,jk)= levenshtein_distance(S1{kk},S2{jk});
end
end
D = D + D'; %'# symmetric distance matrix
%# linkage expects the output format to match that of pdist,
%# so we convert D to a row vector (lower/upper part of matrix)
D = squareform(D, 'tovector');
T = linkage(D, 'single');
dendrogram(T).
错误:???来自非元胞数组对象的元胞内容引用。 ==> Untitled2 at 22 中的错误 D(kk,jk)= levenshtein_distance(S1{kk},S2{jk});
另外,为什么我要从第一个循环内的文件中读取事件?似乎不合逻辑。有点困惑,如果我能以这种方式工作,或者唯一的解决方案是在代码中输入所有字符串。非常感谢帮助。
更新
比较两个句子的代码:
clc
str1 = 'Fire in NY';
str2= 'Jeff is sick';
D=levenshtein_distance(str1,str2);
D = D + D'; %'# symmetric distance matrix
%# linkage expects the output format to match that of pdist,
%# so we convert D to a row vector (lower/upper part of matrix)
%D = squareform(D, 'tovector');
T = linkage(D, 'complete');
[H,P] = dendrogram(T,'colorthreshold','default');
输出 D=18。
使用不同的字符串:
clc
str1 = 'Fire in NY';
str2= 'NY catches fire';
D=levenshtein_distance(str1,str2);
D = D + D'; %'# symmetric distance matrix
%# linkage expects the output format to match that of pdist,
%# so we convert D to a row vector (lower/upper part of matrix)
%D = squareform(D, 'tovector');
T = linkage(D, 'complete');
[H,P] = dendrogram(T,'colorthreshold','default');
D=28。
根据距离,完全不同的句子看起来很相似。我正在尝试做的事情,如果我存储了 Fire in NY,我不会存储 NY catches fire。但是,对于第一种情况,我会存储为新信息。
LD 是否足以做到这一点?帮助表示赞赏。
【问题讨论】:
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仍在搜索和阅读代码。我计算出 A=double(B),将字符串 B 转换为其等效向量 A。因此,我为句子创建了向量,最后将它们全部放入矩阵中。现在,我可以使用 Matlab 命令了。
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天哪!仅在句子长度相同时有效。不记得如何强制所有矩阵大小相同且填充为零。
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请花点时间正确格式化代码(编辑问题时,突出显示代码部分,然后按“代码示例”按钮[带有0和1的那个])跨度>
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@Amro。感谢您的编辑建议。现在看起来好多了。很高兴能学到这么多东西。
标签: matlab cluster-analysis text-mining