什么是稀疏索引和密集聚类索引？

稀疏索引是一种将索引项仅与实际出现的文档相关联的索引技术。与其他索引技术不同，稀疏索引仅在文档中出现的单词上建立索引，并且不使用通配符或其他任何不必要的标点符号。

下面是一个示例代码，用于创建稀疏索引：

from collections import defaultdict
def sparse_index(documents):
    index = defaultdict(list)
    for idx, document in enumerate(documents):
        for word in document.split():
            if word not in index:
                index[word] = []
            index[word].append(idx)
    return dict(index)

在这个示例中，我们将文档拆分为单个单词，并将每个单词与文档的索引相关联。该索引将只存储文档中实际出现的单词，从而减少了空间使用。

另一方面，密集聚类索引是一种将相似文档分组在一起的索引技术。这种索引方法通过计算每篇文档之间的相似度，并将相似的文档放入同一个簇中。

下面是一个示例代码，用于创建密集聚类索引：

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

def dense_clustering(documents):
    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
    X = vectorizer.fit_transform(documents)
    model = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1)
    model.fit(X)
    return model.labels_

在这个示例中，我们使用了一种称为TF-IDF的技术，以计算每篇文档的向量表示，并使用聚类算法将相似文