内容概要：本文档介绍了《自然语言处理》课程设计的四个实验，涵盖了文本聚类、文本分类、文本情感分析和个性化新闻推荐。实验一通过经典机器学习方法对新闻数据进行文本聚类，使用TF-IDF和KMeans算法，分析了文本数据的预处理、特征提取和模型评估。实验二基于经典机器学习模型（SVM、K近邻、随机森林）对新闻进行分类，通过数据清洗、可视化、文本预处理、特征向量化和模型选择，实现了对新闻内容的精准分类。实验三利用深度学习方法（TextCNN、TextRNN、TextLSTM）对天问一号事件的Bilibili评论进行情感分析，通过数据探索、文本预处理、模型构建与评估，揭示了用户对航天事件的情感倾向。实验四基于浏览记录实现个性化新闻推荐，通过数据探索、预处理、构建物品相似度矩阵，实现了基于物品的协同过滤推荐。 适合人群：具备一定编程基础，对自然语言处理和机器学习感兴趣的高校学生或初入职场的研发人员。 使用场景及目标：①理解文本聚类、分类、情感分析和个性化推荐的基本原理和实现方法；②掌握文本数据的预处理、特征提取和模型选择技巧；③熟悉经典机器学习和深度学习在自然语言处理中的应用。 其他说明：本文档详细展示了每个实验的具体步骤、代码实现和运行结果，帮助读者全面了解自然语言处理的实践过程。建议读者结合实际项目需求，灵活应用所学知识，逐步提升对自然语言处理技术的理解和应用能力。

一种基于聚类的个人信用评估分类模型，陈新泉，，本文先介绍了个人信用评估的概念及评估模型大致的发展历程，从而很自然地得出采用数据挖掘的方法与技术来建立信用评估模型是一个

基于LDA模型的新闻话题分类研究，适合数据挖掘，分析。

3、自组织映射聚类(SOM) 自组织映射聚类(Self-Organizing Map, SOM)，是由T.Konohen 于1980 年提出的模型，属于非监督学习的神经网络聚类，与K-means 相似，采用SOM 聚类算法之前，也要首先估计出想要得到的类的个数。在SOM 神经网络中，输出层的神经元是以列阵的方式排列于一维或二维的空间中的。根据当前输入向量与神经元的竞争，利用欧氏距离，寻找最短距离当作最有效神经元，以求得调整向量神经元的机会，而其他神经元也可以彼此学习。而最后的神经元就可以根据输入向量的特征，以拓扑结构展现于输出空间中。

深大计软_最优化方法_实验1：K-Means聚类之Python实现手写数字图像MNIST分类

利用meanshift 方法进行聚类分类，能够实现数据点分类，并以“+”展示数据中心，给各个簇以不同颜色区分。

二维人工数据集：6个 数据 xxx.txt 标签 xxx_cl.txt UCI真实数据集：10个 数据 xxx.txt 标签 xxx_label.txt

该数据集包含遮挡和未遮挡两部分AR数据库mat格式，格式大小为32*32，共100个人，男人女人各50人， 每人13张。

该文章首先对数据挖掘方法、过程进行概述，同时以银行卡数据挖掘为事例，对客户细分，客户价值等进行挖掘分析，比较详细为银行卡数据研究提供参考。

图像分割是计算机视觉领域重要和基础性的问题，也是颇具挑战性的任务。为了解该问题的研究现状、存在问题及发展前景，在广泛调研现有文献和最新成果的基础上，针对2000年之后主流的图像分割方法进行了研究，将之分为四类：基于图论的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法以及结合聚类和分类的方法，对每类方法所包含的典型算法，尤其是该领域最近几年发表的最新文章的基本思想、优缺点进行介绍和分析。最后介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价指标，对比各种算法并总结全文，对未来可能的发展趋势进行了展望。