在 scikit-learn 中获取每个亲和传播集群的顶级术语答案

【问题标题】：Getting top terms per affinity propagation cluster in scikit-learn在 scikit-learn 中获取每个亲和传播集群的顶级术语
【发布时间】：2019-06-18 04:51:46
【问题描述】：

我正在为一堆新闻文本尝试不同的聚类方法，并且正在努力寻找任何方法来为 sklearns 亲和力传播找到每个聚类的热门术语，并且我不确定这是否可能。

对于 k-means 聚类，我使用与此处相同的方法：https://scikit-learn.org/0.19/auto_examples/text/document_clustering.html 从逻辑上讲，我希望使用与 k-means 相同的 X 进行亲和力传播。

有人知道如何通过亲和力传播产生类似的结果吗？

【问题讨论】：

标签： scikit-learn cluster-analysis text-mining

【解决方案1】：

您可以计算平均值，并以与 k-means 相同的方式对其进行分析。

为了获得更好的结果，如果 sklearn API 公开了责任因素，您可以按责任因素衡量每个文档。

【讨论】：