对于中文短文本而言，其有着单个文本词量少，文本多等特点，并且在不同的领域中中文短文本有着不同的特点。本文以已获取的微博语料出发，使用DBSCAN密度聚类，并对其进行简单可视化。 #说明： 1-本文所有程序都已实现跑通，可直接复制调试，输入的文档为文本文档.txt，编码格式为utf-8（可以在另存为之中修改编码格式，默认为ANSI），注意每一行为一个短文本样本即可。 2-本文以python3.7为语言环境，使用到的jieba,sklearn等扩展包需要提前安装好。
1.1 去除文本噪音
对于原始文本，总会有很多东西是我们不需要的，比如标点、网址来源、表情转换符（[西瓜]、[大笑]）等，如下图所示。 
因此我们首先读取记事本中的内容，并按照每行的格式保存到python列表list中，代码如下所示：
接着，我们就可以对于储存到列表corpus中的每个预料字符串进行去噪了，在这里使用的是re库中的sub函数，为了方便阅读和修改，所以以罗列的方式展现，代码如下所示：
1.2 jieba分词
接着，我们在只剩下汉语的stripcorpus列表中，将字符串长度小于5的去除，并使用jieba进行分词，代码如下所示：
到此，我们完成了对于原始语料的基本处理，最终得到的处理后的语料列表和词性字典如下图所示。 
可以看到上面的cutcorpus语料库中，有一些词语是我们不需要的（如“我”，“了”等），因为后续在进行特征提取时会按照词性进行权重赋值，所以在这里并没有按照专用词和停用词词典进行筛选。
说到短文本的特征提取，最著名也是目前用的最多普适性最强的就是TF-IDF的词频特征提取了，当然对于不同类型的短文本TF-IDF方法有着不一样的缺点，因此在短文本特征提取这一块有着很多各式各样的小论文，改参数，改进公式，就可以写一篇小论文了，但是这些论文中真正具有普适性的较少。 在这里，我们首先使用标准的python sklearn库中的TfidfTransformer和CountVectorizer来获取每个短文本的特征向量，从而组成整个样本特征X,代码如下所示：
其中weight就是特征矩阵X，word是X中每一维度特征对应的词。weight的大小在这里是（20097205），word的大小（72051）。其实到这里，已经可以用weight去聚类了，但是要知道在短文本中TF-IDF方法本质是提取词语的形状，和词语出现的顺序是无关的，所以从特征提取的角度而言是缺失了部分特征。 所以在这里，我们将word中每个词语的词性，通过自定义的方式赋给它们不同的权重，并乘到weight上的每一行样本中，进而改变它们的特征矩阵。这样做的目的其实是想让特征矩阵的区分能力增强一点，代码如下所示：
为什么使用DNSCAN聚类不使用其他聚类方法呢？其实其他聚类方法也可以，只不过这个聚类算法口碑比较好，它也有它自己的优缺点，具体可以Google一下。 其实有了特征之后，聚类是一件很简单的事情（除了调参以外）。或者换句话说聚类很简单，聚出能用的类就很难了，这需要一定的耐心和方法，话不多说，代码如下：
没错，就是sklearn三步走：调包、实例化、训练。值得注意的是，DBSCAN有两个主要的参数需要调整，一个是eps(我们可以将它理解为聚类那个圈的半径)，一个是min_samples(最少多少个样本可以称之为一类)。关于聚类效果的可视化，我是先将多维数据通过PCA压缩到聚类种类那么多维的数据，再通过TSNE压缩到2维来描点作图，这样效果好点，代码如下所示：
上面是一个简单的绘制效果的函数，下面调用一下这个函数，我们随意取一对参数值eps = 0.95,min_samples = 6,使用我们的新特征newweight进行训练，代码和得到的结果如下所示：