聚类数据后如何根据其他列生成新列？

Question

我有一个像这样的带有列的数据框 - ["A","B","C",D"]

A --> Categorical feature with 2 values, say Yes or No
B --> Categorical feature with 10 unique values, like "AAXX-10","BBYY-20" etc
C --> A date-time field
D --> Text-based column, describing if a person was interested in the movie or not based on short text(basically their comments after coming out of theatre)

样本 df

A  | B | C | D
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Yes|AAXX-10|8/10/2018|"Yes I liked the movie, it was great"
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Yes|BBYY-20|8/10/2017|"I liked the performance of the cast in the movie but as a whole, It was just average"
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No |AANN-88|8/10/2013|"Never seen a ridiculous movie like this"

我这里有两个问题-

我想在“D”列的基础上创建第五列，比如“兴趣”，它有 4 个类别 ["Liked", "Didn't like", "Average", "Cannot comment"]。我该怎么做？

--在“D”的基础上，“兴趣”栏应该有[“喜欢”、“一般”、“不喜欢”]--.

因为大多数列都是分类列和日期时间列，其中一列是文本列。我应该如何继续在这个特定场景中进行特征工程才能提供给 Kmeans？

如何从文本特征列“D”中获取特征？

我应该将 A 列转换为二进制 0 和 1 吗？

我应该对第二列进行热 encoding/label 编码吗？

如何在集群中使用日期时间功能？

我尝试过的东西 -

我对 A 列（转换为二进制）、B（标签编码）、C（从日期转换为年和月特征）和 D（忽略了这个特征，因为不知道我怎么能这样做）进行了预处理和特征工程使用它）。

基于此，我使用 kmeans.labels_ 获得了聚类，但这些聚类是数字 1,2,3,4.

我怎样才能真正将它们映射到 ["Liked", "Didn't like", "Average", "Cannot comment"]？如何有效地使用文本列来创建集群？

只需简短回答我的查询即可。我不需要任何实现。

Answer 1

先回答第二个问题：

A：可以转二进制

B：通过编码，你可以从一个独特的字符串列表中得到什么信息？编码后，您剩下单位矩阵（One-Hot）或单调递增整数列表（标签编码）

C: 如果日期范围允许，你最好转换成 Timestamp unix epoch，这样可以正确计算距离。

D：这是项目的基础。处理步骤非常复杂但简短总结：

基本食谱包括但不限于：

文本规范化：
- 转换为小写或大写
- 将数字转换为单词或删除数字，
- 删除标点符号、重音符号和其他变音符号，
- 删除前导或尾随空格
Corupus 标记化（将每一行拆分为一个单词列表）
- 删除停用词，(a, the ..) 它们包含的信息很少而且很常见
词干化或词形还原。 Tese 将单词简化为基本形式。词干提取相当粗糙，可能会产生无效的单词，但速度很快。词形还原根据字典生成有效单词，但速度较慢 ....还有很多东西名词使用 TF-IDF 进行特征提取，这是一种为每个词赋予重要性分数的编码。这种方法的工作原理是当一个词在文档中出现多次时增加它的权重，当它在许多文档中常见时降低它的权重。

td-idf 示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [
    'This is the first document.',
    'This document is the second document.',
    'And this is the third one.',
    'Is this the first document?',
]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())

print(X.shape)

经过这n个步骤，你得到了第一个问题的答案；输出可能看起来像这样：

您可以找到有关如何执行所有这些操作的代码here（使用 NLTK）。然而，您可能不被允许使用 NLTK，在这种情况下，您将很难完成所有这些步骤。

聚类数据后如何根据其他列生成新列？

How to generate a new column based on some other column after clustering the data?

python

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unsupervised-learning

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