绘制 Doc2Vec 模型的 DBSCAN 聚类

Question

我有一个使用 Gensim 创建的 Doc2Vec 模型，并希望使用 scikit-learn DBSCAN 在模型中查找句子的聚类。

我正在努力研究如何最好地转换模型向量以使用 DBSCAN 并绘制集群，并且在网络上找不到很多直接适用的示例。

这是我目前所拥有的：

import gensim
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
import matplotlib.pyplot as plt

fnIn = 'NLPModels/doc2VecModel_vector_size{0}_epochs{1}.bin'

def doCluster(vector_size, epochs):
    model = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec.load(fnIn.format(vector_size, epochs))

    Y = model.docvecs.index2entity # tags

    X = [] # Document vectors
    for tag in Y:
        X.append(model.docvecs[tag])

    db = DBSCAN(eps=.1, min_samples=5, metric='cosine').fit_predict(X)
    labels = set(db)
    print(labels)


doCluster(100, 10)

输出：{0, 1, -1}

我认为这是两个集群（0 和 1）和异常值（-1）。

我这样做的方式是否正确？

如何将其绘制在图表上以可视化集群？

谢谢。

Answer 1

这里有两个问题：

1. 可视化：建议你细化DBSCAN clustering example code

2. 如果您正确地进行聚类。 乍一看 - 是的。