摘要：寻找Python代码的DBSCAN实现，用于根据’contents’列对多列CSV文件进行聚类

输入:

    输入CSV文件行样本    Rank, Domain, Contents          1, abc.com, hello random text out    2, xyz.com, hello random somethingelse    3, not.com, a b c d    4, plus.com, a b asdsadsa asdsadasdsadsa    5, minus.com, man win    其中，   列1 => Rank = 数字   列2 => Domain = 域名 例如 abc.com   列3 => Contents = 单词列表（字符串，这是从HTML页面提取并清理的单词）

输出:

    聚类输出基于相似内容列表    聚类1: abc.com, xyz.com    聚类2: not.com, plus.com    聚类3: minus.com    ....    请注意：在输出中，我不是在寻找同一聚类中的单词。相反，我在寻找基于列3（'contents'）相似内容聚类的'域名'列

我研究了以下资源，但它们基于kmeans，与我寻找的DBSCAN聚类输出无关。请注意，在这种情况下，提供聚类数量将不适用，因为我们不希望根据输入限制聚类数量。

1) 如何对多列文本数据进行聚类？

2) 使用scikit-learn的kmeans在Python中聚类文本文档

3) http://brandonrose.org/clustering

4) https://datasciencelab.wordpress.com/2013/12/12/clustering-with-k-means-in-python/

5) https://towardsdatascience.com/applying-machine-learning-to-classify-an-unsupervised-text-document-e7bb6265f52

因此，

输入 <= 带有'Rank', 'Domain', 'Contents'的CSV文件输出 <= 带有域名[不是内容]的聚类Python中DBSCAN聚类的实现将是理想的。

谢谢！

回答：

首先，您需要选择数据集中的”Contents”列。您可以使用Python的csv模块来完成这一步。

然后，您需要将文本转换为向量，以便DBSCAN可以进行训练。您提供的第二个链接包含了完成这一步所需的所有内容。

然后，您需要在这些向量上训练DBSCAN。您可以使用scikit-learn中的DBSCAN实现作为示例。

一旦您获得了与向量（即CSV文件的行）关联的标签，您就可以按聚类对行数进行分组，并检索域名。