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jakub
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mainDev.py Normal file
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import sklearn.metrics
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
with open("dev-0/in.tsv") as myFile:
cnt = myFile.readlines()
vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range = (1,2), use_idf = False)
vectorizer = TfidfVectorizer()
document_vectors = vectorizer.fit_transform(cnt)
kmeans = KMeans(n_clusters = 77, random_state = 0).fit(document_vectors)
pred_myFile = kmeans.fit_predict(document_vectors)
tmp = kmeans.labels_
tmp = np.array2string(tmp, precision = 2, separator = '\n',suppress_small = True)
myFile = open("dev-0/out.tsv", "a")
myFile.write(tmp)

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mainTest.py Normal file
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@ -0,0 +1,17 @@
import sklearn.metrics
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
with open("test-A/in.tsv") as myFile:
cnt = myFile.readlines()
vect = TfidfVectorizer(ngram_range = (1,2), use_idf = False)
vect = TfidfVectorizer()
document_vectors = vect.fit_transform(cnt)
kmeans = KMeans(n_clusters = 77, random_state = 0).fit(document_vectors)
pred_myFile = kmeans.fit_predict(document_vectors)
tmp = kmeans.labels_
tmp = np.array2string(tmp, precision = 2, separator = '\n',suppress_small = True)
myFile = open("test-A/out.tsv", "a")
myFile.write(tmp)

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test-A/out.tsv Normal file
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