Python是一種流行的編程語言，它的功能包括數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)以及網(wǎng)絡(luò)編程等等。在網(wǎng)絡(luò)編程方面，Python有許多強大的庫和框架來處理各種不同的任務(wù)，例如網(wǎng)頁爬取、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)頁分析等等。其中，網(wǎng)頁聚類是一個有趣的應(yīng)用，能夠?qū)⑾嗨频木W(wǎng)頁自動歸類到一起，我們可以使用Python實現(xiàn)這個應(yīng)用。

為了實現(xiàn)網(wǎng)頁聚類，我們需要從網(wǎng)頁上收集數(shù)據(jù)并構(gòu)建一個有意義的特征向量。我們可以從一些自然語言處理技術(shù)中借鑒一些技巧，例如分詞、向量化等等。接著，我們可以使用一些聚類算法，例如K-means算法來實現(xiàn)聚類。下面是一個使用Python實現(xiàn)網(wǎng)頁聚類的簡單示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 從網(wǎng)頁上收集數(shù)據(jù)
url1 = "https://www.python.org/"
url2 = "https://www.django-rest-framework.org/"
response1 = requests.get(url1)
response2 = requests.get(url2)
soup1 = BeautifulSoup(response1.text, "html.parser")
soup2 = BeautifulSoup(response2.text, "html.parser")
text1 = soup1.get_text(strip=True)
text2 = soup2.get_text(strip=True)
# 構(gòu)建特征向量
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform([text1, text2])
# 進行聚類
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
# 輸出聚類結(jié)果
print(kmeans.labels_)

在這個示例中，我們收集了Python和Django Rest Framework兩個網(wǎng)站的文本信息，并使用CountVectorizer將文本轉(zhuǎn)換成特征向量。接著，我們使用K-means算法將這兩個網(wǎng)站分成了兩個不同的簇，簇的標(biāo)簽為0和1。因為我們在使用K-means算法時設(shè)置了簇的數(shù)量為2，所以我們得到了兩個簇，每個簇對應(yīng)一個網(wǎng)站。

這個示例只是一個簡單的網(wǎng)頁聚類的Python實現(xiàn)，實際上，網(wǎng)頁聚類還有許多更高級的技術(shù)和方法，例如層次聚類、譜聚類等等。如果您對網(wǎng)頁聚類感興趣，您可以深入學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)和算法，了解更多Python在網(wǎng)頁聚類方面的應(yīng)用。