我有一大组推文，其中一小部分已经被手动分配到主题类别中。这些类别用数字表示，从1到4，每个数字下大约有二十条属于该类别的推文。例如：
Category Tweets 1 ...属于第一类别的二十条推文... 2 ...属于第二类别的二十条推文... 3 ...属于第三类别的二十条推文... 4 ...属于第四类别的二十条推文...我的目标是实现某种机器学习技术，具体使用Python，该技术能够利用已分类的推文及其类别作为算法的训练数据，然后利用所学到的知识，浏览数据集的其余部分，并返回每个类别中它认为最符合该类别的约100条推文。
我已经查看了诸如监督LDA、标记LDA和K最近邻等算法，但我无法理解这些算法如何应用于我的任务。如果有人能提供一些资源链接，我将不胜感激，因为我已经为此绞尽脑汁了！
回答：
如果我正确理解了你的问题，你有一小部分标记的数据，你希望用这些数据来训练算法，然后使用训练好的算法在大量数据上获取每个类别中最佳的100条推文。
如果是这样的话，逻辑回归可能会很有用，因为它在文本分类方面非常成功。它还会为每条推文提供属于4个类别的概率。
例如，推文1的结果将是这样的[0.4,0.3,0.2,0.1]。这表明推文1属于类别1。然而，你可以将这些概率存储在一个单独的列表中，然后对其进行排序以获取前100条。
如果你想使其可扩展，我建议使用pyspark库，因为你已经熟悉Python。这里有一个方便的教程
https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#logistic-regression
