3. 군집화: 관련된 게시물 찾기

1. 군집화 : 유사한 아이템을 같은 군집에 넣고 유사하지 않은 아이템을 다른 군집에 넣음

- 문제 : 텍스트를 유사도를 계산할 수 있는 대체물로 변형해야 한다는 점

- scikit-learn : 군집화를 지원하는 라이브러리

2. 게시물의 관련도 측정

(1)  하지 말아야 하는 방법 : levenshitein distance

(2) 어떻게 해야 하는가 

- 단어 주머니(bag-of-words) : 게시물의 모든 단어에 대해, 각 단어의 출현을 세어 벡터(vector)로 나타낸다.

scikit-learn라이브러리를 사용하여 군집화 예제 설명

3. K-means clustering 방법

   >>> num_clusters = 50
   >>> from sklearn.cluster import KMeans
   >>> km = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='random', n_init=1,
   verbose=1)
   >>> km.fit(vectorized)