深度解析 LDA 与聚类结合的文本主题分析实战

   作者简介：热爱数据分析，学习Python、Stata、SPSS等统计语言的小高同学~
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当前专栏：《Python之文天职析》
本文内容：深度解析 LDA 与聚类结合的文本主题分析实战
作者“三要”格言：要刚强、要努力、要学习
  <hr> 目录
引言
技术框架
数据预处置惩罚
LDA 模型构建与训练
文本向量化
训练 LDA 模型
提取主题关键词
聚类分析
模型优化
困惑度评估
可视化与结果导出
总结与展望
本文亮点
展望

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引言

在大数据时代，海量文本数据的分析已成为企业决策的告急依据。主题模型（如 Latent Dirichlet Allocation, LDA）是一种强盛的工具，可以帮助我们从无布局的文本数据中提取主题信息。然而，LDA 模型的结果往往难以直接转化为业务应用，因此将其与聚类算法（如 K-Means）结合可以进一步提升分析结果的可操作性。
本文将以一个实战案例为引，详细讲解如何使用 LDA 和聚类方法对上市公司情况治理补助相干文本数据进行分析，从而主动识别差别类别的投入方式（如“研发投入”与“非研发投入”），并总结如何优化模型及解读结果。
<hr> 技术框架

• 数据预备与清洗：
  
     
  
  • 加载和清洗数据。   
    
  • 分词与去除停用词。  
    
  
  
• LDA 模型构建与训练：
  
     
  
  • 利用文本向量化技术将文本数据转化为数值表示。   
    
  • 构建 LDA 模型提取主题。  
    
  
  
• 聚类分析：
  
     
  
  • 基于 LDA 输出的文档-主题分布进行聚类，主动标注数据类别。  
    
  
  
• 模型优化与可视化：
  
     
  
  • 使用困惑度（Perplexity）和主题一致性（Topic Coherence）评估模型。   
    
  • 通过 pyLDAvis 对主题结果进行可视化。  
    
  
  
• 结果解读与导出：
  
     
  
  • 输出主题关键词。   
    
  • 将分析结果生存为可交付的报告或文件。  
    
  
  

<hr> 数据预处置惩罚

起首加载文本数据与停用词，进行分词与清洗。以下是焦点代码：

1. import pandas as pd
2. import re
3. import jieba
5. # 加载数据
6. data = pd.read_excel('补助.xlsx')  # 请根据实际路径修改
8. # 加载停用词
9. stopwords = open('stopwords.txt', encoding='utf-8').read().split('\n')
11. # 数据清洗与分词
12. def clean_text(text):
13.     text = re.sub(r'\d+', '', text)  # 去除数字
14.     text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)  # 去除特殊字符
15.     words = jieba.lcut(text)  # 分词
16.     words = [w for w in words if w not in stopwords and len(w)

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