文本聚类流程

文本聚类流程通常包括以下几个步骤：首先，对文本数据进行预处理，包括去除停用词、标点符号等；然后，将文本转化为向量表示，常用的方法有TF-IDF、Word2Vec等；接着，使用聚类算法（如K-means、DBSCAN等）对文本进行聚类；最后，根据聚类结果进行分析和可视化。这些步骤可以帮助我们从大量文本数据中提取有用的信息，并为进一步的分析和决策提供支持。