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python - MongoDB + K 表示集群

coder 2023-10-29 原文

我使用 MongoDB 作为我的数据存储，并希望将我的文档的“集群”配置存储在一个单独的集合中。

所以在一个集合中，我有我原来的一组对象，在我的第二个集合中，它有

kMeansCollection: {
     1: [mongoObjectCopy1], [mongoObjectCopy2]...
     2: [mongoObjectCopy3], [mongoObjectCopy4]... 
   }

我在这里关注文本聚类的 K-means 实现，http://tech.swamps.io/recipe-text-clustering-using-nltk-and-scikit-learn/ ，但我很难考虑如何将输出绑定(bind)回 MongoDB。

一个例子(取自链接):

if __name__ == "__main__":
    tags = collection.find({}, {'tag_data': 1, '_id': 0})
    clusters = cluster_texts(tags, 5) #algo runs here with 5 clusters
    pprint(dict(clusters))

var "tags"是运行算法所需的输入。 它必须是一个数组的形式，但目前标签返回一个对象数组(因此我必须从查询中提取文本值)

但是，在以 5 种方式神奇地将我的集合聚类之后，我如何才能将它们与来自 mongo 的各自对象条目重新组合？

我只从对象的一个​​属性中提供特定的文本内容。

非常感谢!

最佳答案

您需要为文档提供一些标识符。在查询中包含 _id 字段可能是个好主意，这样您就拥有了唯一的文档标识符。然后您可以创建 ids 和 tag_data 的并行列表。

docs = collection.find({}, {'tag_data': 1, '_id': 1})
ids = [doc['_id'] for doc in docs]
tags = [doc['tag_data'] for doc in docs]

然后对标签数据调用聚类函数。

clusters = cluster_text(tags)

然后用 idszip 返回结果。

doc_clusters = zip(ids, clusters)

从这里您已经构建了 (_id, cluster) 的元组，因此您可以更新 mongo 文档上的集群标签。

关于python - MongoDB + K 表示集群，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37505192/

MongoDBpythoncodesectionclustersmachine-learningscikit-learnnltk

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