dziala
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|
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|
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|
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mainTest.py
Normal file
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mainTest.py
Normal file
@ -0,0 +1,17 @@
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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("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)
|
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myFile = open("test-A/out.tsv", "a")
|
||||
myFile.write(tmp)
|
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Normal file
691
test-A/out.tsv
Normal file
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