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dev-0/out.tsv
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prog.py
@ -3,11 +3,14 @@ import numpy as np
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import sklearn.metrics
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import sklearn.metrics
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from sklearn.cluster import KMeans
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from sklearn.cluster import KMeans
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with open("dev-0/in.tsv") as f:
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with open("test-A/in.tsv") as f:
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content = f.readlines()
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content = f.readlines()
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vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2), use_idf = False)
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vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2), use_idf = False)
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||||||
vectorizer = TfidfVectorizer()
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vectorizer = TfidfVectorizer()
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||||||
document_vectors = vectorizer.fit_transform(content)
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document_vectors = vectorizer.fit_transform(content)
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kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(document_vectors)
|
kmeans = KMeans(n_clusters=77, random_state=0).fit(document_vectors)
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pred_y = kmeans.fit_predict(document_vectors)
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pred_y = kmeans.fit_predict(document_vectors)
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||||||
print(pred_y)
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t=kmeans.labels_
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||||||
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t=np.array2string(t, precision=2, separator='\n',suppress_small=True)
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f = open("test-A/out.tsv", "a")
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f.write(t)
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test-A/out.tsv
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test-A/out.tsv
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