DataMining3

互评作业三

题目：基于K-means的文本聚类

要求：

1. 数据预处理：去除停用词、数字、符号等，提取文本特征。

2. 特征向量化：将预处理后的文本使用 TF-IDF 方法进行向量化。

3. K-means 模型训练：根据设定的 K 值，构建 K-means 模型，并对向量化的文本数据进行聚类。

4. 聚类结果分析：评估聚类结果，可使用轮廓系数、CH 指数等方法。

5. 可视化：使用降维方法（如 PCA 或 t-SNE）将高维数据降维至 2 D 或 3 D，然后进行可视化，观察聚类效果。

数据集：

20 Newsgroups（http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/）