Python 使用MatplotLib可视化来自SKlearn Kmeans的稀疏输入

我可以看到质心，但不能看到点，因为它们来自稀疏矩阵。如何绘制此图？

您可以使用

.toarray（）

将稀疏矩阵转换为密集阵列：

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请注意，将所有点投影到TF-IDF向量空间的前两个维度上可能会产生完全无用的图。最好通过PCA或t-SNE将数据管道化，以将维数减少到2。

您可以使用

.toarray（）

将稀疏矩阵转换为密集数组：

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请注意，将所有点投影到TF-IDF向量空间的前两个维度上可能会产生完全无用的图。您最好通过PCA或t-SNE将数据管道化，以将维度减少到2。

您可以共享用于复制问题的数据吗？@MohammedKashif在这里，您可以共享用于复制问题的数据吗？@MohammedKashif在这里

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

cc_tfid = TfidfVectorizer().fit_transform(cc_corpus)
cc_km = KMeans(n_clusters = 3, init = 'k-means++', max_iter = 99, n_init = 4, verbose = False )
cc_km.fit(cc_tfid)

plt.scatter(cc_tfid[:, 0], cc_tfid[:, 1])
centroids = cc_km.cluster_centers_
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.5)
plt.show()

plt.scatter(cc_tfid[:, 0].toarray(), cc_tfid[:, 1].toarray())