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[문서 제목 자동 분류 작업 | Clustering] 3. K-Means 알고리즘 학습 적용 군집화 | 인턴

코드 tr_vector_eng = tfidf_vect_eng.fit_transform(df['CONTENT_TITLE']) # 원하는 컬럼을 가져와 fir_transform() 메소드를 통해 TF-IDF 모델을 학습하고 변환하며 # 그에 해당하는 행렬을 생성한다. kmeans_eng = KMeans(n_clusters=3,max_iter=10000,random_state=42) cluster_label_eng = kmeans_eng.fit_predict(ftr_vector_eng) df['cluster_eng'] = cluster_label_eng print(df.sort_values(by=['cluster_eng'])) 3개의 군집으로 군집화 진행 결과 Class 0 : 11906 / 15614 Cla..
😒 저 저 저 개념없는 나/⛓️ DL & ML 2024.01.15

[문서 제목 자동 분류 작업 | Clustering] 2. NLTK를 사용한 문서 제목 토큰화 및 어근 추출 | 인턴

# 데이터 프레임의 head 확인 CONTENT_CODE LAST_MODIFIED_DATE ... CONTENT_SECURITY_LEV DEPARTMENT_NM 0 C0000000............ 1.9......+13 ... .. OE개발기획팀 1 C0000000............ 1.9......+13 ... .. OE개발기획팀 2 C0000000............ 1.9......+13 ... .. OE개발기획팀 3 C0000000............ 2.0......+13 ... .. OE개발기획팀 4 C0000000............ 2.0......+13 ... .. R&D양산개발팀 [5 rows x 7 columns] 혹시모를 정보 유출 방지를 위해 수치적인 것 들은 일부 ..
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