岗位要求文本数据聚类分析：文本预处理和K-Means++聚类

本章涵盖了对岗位要求文本数据的聚类分析，主要包括文本预处理和文本聚类两个部分。相较于一般的分词、去停用词处理，文本预处理部分还增加了三个步骤。在分词之前，我们首先进行人工筛选，以确保数据的相关性；其次，我们使用自定义词库来保证分词结果的准确性；最后，我们对分词结果进行同义词替换，以进一步优化数据集。在文本聚类的过程中，我们使用TfidfVectorizerd实现了文本向量化，并使用肘部法则确定了最佳聚类数目为2。最终，我们采用了K-Means++聚类算法对岗位要求进行了聚类分析。