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안녕하세요. 이번 시간에는 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 에 대해서 알아보고자 합니다. 최근들어, 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans)에 대한 관심이 많아져서 오늘 알아보는 자료를 포스팅하게 되었습니다. 늘 말씀드리지만, 저보다 훌륭한 글들로 이미 포스팅해주신 다른 분들이 많기 때문에 이번 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 포스팅에서 부족한 부분은 다른 블로거 분들을 통해서 충분히 얻으실 수 있습니다. 그럼 python 초보자 분들도 충분히 하실 수 있을 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 시작합니다. 예제 파일은 아래에 첨부했습니다. 기사 분류 (비지도학습 군집)¶ In [1]: # !pip install tweepy=..

프로젝트명 : 한글 워드클라우드 만들기¶ 1. 한글자연어 처리 라이브러리 설치¶ In [2]: # !pip install KoNLPy In [ ]: from konlpy.tag import Twitter from collections import Counter 2. 데이터 불러오기¶ In [42]: file = open('텍스트파일 경로', 'r') lists = file.readlines() file.close() lists 3. 형태소 분석¶ In [69]: twitter = Twitter() morphs = [] for sentence in lists: morphs.append(twitter.pos(sentence)) print(morphs) In [70]: noun_adj_adv_list=[] f..