KMeans对文本数据进行聚类

Question

我有一个包含以下2列的pandas数据框：

      Database Name             Name

      db1_user                  Login
      db1_client                Login
      db_care                   Login
      db_control                LoginEdit
      db_technology             View
      db_advanced               LoginEdit

我必须根据“名称”字段对数据库名称进行聚类。当我将它转换为numpy时，使用

dataset = df2.values

当我打印print（dataset.dtype）时，类型是object。我刚开始使用Clustering，根据我的阅读，我理解该对象不适合Kmeans聚类。

任何帮助都会得到帮助!!

Answer 1

的平均是什么？

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应该是？

k-means仅适用于连续数值数据是有原因的。因为 mean 要求很好地定义这些数据。

我不认为群集适用于您的问题（）<而不是适用于数据清理。但显然你需要一种适用于任意距离的方法 - k-mean不会。

Answer 2

我不明白您是否要为每个＆＃34;名称＆＃34;属性，或者无论＆＃34; Name＆＃34;的值如何，都可以创建n个簇。而且我不明白集群在这里可以实现什么。

在任何情况下，就在几天前，在数据科学SE网站上有一个类似的问题（来自R用户），要求相同的电子邮件地址的本地名称（＆＃34; @＆＃34;），而不是数据库名称。问题与你的问题类似。

检查出来：

https://datascience.stackexchange.com/questions/14146/text-similarities/14148#14148

对于不同的字符串距离度量，答案是全面的。

也许这就是您应该调查的内容。然后决定python中可用的适当距离度量（或者您可以自己编程的度量），并且符合您的需求。