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Aleksy Wroblewski 2021-04-15 18:16:41 +02:00
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solution-dev0.py Normal file
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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
import sklearn.metrics
from sklearn.cluster import KMeans
def main():
with open("dev-0/in.tsv") as in_file:
documents = in_file.readlines()
vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 3), use_idf=False)
vectorizer = TfidfVectorizer()
document_vectors = vectorizer.fit_transform(documents)
predictions = KMeans(n_clusters=45).fit_predict(document_vectors)
with open("dev-0/out.tsv", "w") as out_file:
for prediction in predictions:
out_file.write(str(prediction) + '\n')
if __name__ == '__main__':
main()

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solution-testA.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,23 @@
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
import sklearn.metrics
from sklearn.cluster import KMeans
def main():
with open("test-A/in.tsv") as in_file:
documents = in_file.readlines()
vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 3), use_idf=False)
vectorizer = TfidfVectorizer()
document_vectors = vectorizer.fit_transform(documents)
predictions = KMeans(n_clusters=45).fit_predict(document_vectors)
with open("test-A/out.tsv", "w") as out_file:
for prediction in predictions:
out_file.write(str(prediction) + '\n')
if __name__ == '__main__':
main()

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test-A/out.tsv Normal file
View File

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