k-means文本聚类

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基于改进K—Means算法的教学反思文本聚类研究

ＨＥＪｕ — ｈｏｕ．＿．ＦＡＮＷｅｎ－ｉｒｎｇ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｈａａｎｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｌｌ７１００６２，Ｃｈｉｎａ；
ｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｉｒｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌｃａｐａｂｉｌｉｉｔｅｓ．ＣｌｕｓｔｅｉｒｎｇｔｈｅｓａｍｅｔｈｅｍｅｏｆｔｈｅｔｅａｃｈｉｎｇｅｆｒｌｅｃｉｏｔｎｔｅｘｔｂａｓｅｄｏｎａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｄＫ－Ｍｅｎｓａａｌｇｏ —
第２３卷
第ｌｌ期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲｒＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
２０１３年１１月
Ｖｏ１．２３Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１３
基于改进Ｋ— Ｍｅａｎｓ算法的教学反思文本聚类研究
ｃｌｕｓｔｅｉｎｒｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｓｉｍｉｌａｒｉ￣ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｄｅｔｏｌｉｍｉｔｈｅｔｒｅｌｆｅｃｉｏｔｎｔｅｘｔｓ’ ｓｉｉｌｍａｒｉｔｙｒｎｇａｅｓ，ｅａｒｌｉｚｉｎｇｈｅｔｔｅａｃｉｎｈｇｅｆｒｌｅｃｔｉｏｎｔｅｘｔ

基于叙词表的K-means文本聚类修正方法

基于叙词表的kmeans文本聚类修正方法157??????????????????????????????????????????????上接第156页算法进行了实证分析实证结果表现出良好的聚类效后聚类发现结果几乎没有改变
第３０卷第ｌ２期２１年１０１２月 Nhomakorabea情
报
杂
志
ＪＯＵＲＮＡＩＯＦＮＩＪ．Ｉｎｌ』ＧＥＮＣＥ
ＷＡＮＧｕｎＬｈｏＪａＩＺｕｅ
（ｉａｙｏｈｎｈｉｎｖｒｉｈｇａ０４４ＬｂｒｆａｇａＵｉｅｓｙａｈｉ０４）ｒＳｔｌｎＳ２
ＡｂｔａｔＴｈｓｐｐｒｐｐｓｓａｔｘｌｓｅｉｇａｇｒｔｍｆＫ－Ｍｅｎａｅｎｔｅｒｓｗｉｈｏｕｎａａａｅａｈｐｌａｏｓｒｃｉａｅｍｏｅｔｃｕｔｒｌｏｈｏｅｎｉａｓｂｓｄｏ￣ｕｔｔｅｄｃｍｅｔｄｔｂｓｓｔｅａｇｉｕｎｈｕｈｃ
在聚类之前无法获得，这就可能导致原本属于同类的
本文以文献数据库为应用环境，利啊人类已有的
知识组织具——叙词表，出一种修正Ｋｍｅｎ算Ｌ提 — ａＳ法的文本聚类方法。并对其聚类效果进行一实分析。厂
ＫＭｅｎ算法是较早用于文本聚类的算法之一， — ａｓ具有理论可靠、法简单且收敛速度快的优点，尊能有效地处理大数据文档集，但此算法具有两个缺点：．ａｋ聚类结果对初始聚类中心比较敏感，容易陷入局部极值。

kmeans++聚类算法步骤

kmeans++聚类算法步骤K-means++是一种改进的K-means聚类算法，其主要目的是为了解决K-means算法在初始化质心时的随机性，以避免陷入局部最优解。

以下是K-means++的步骤：1.选择初始质心：在开始时，算法随机选择一个点作为第一个质心。

然后，在选择下一个质心时，算法会考虑所有未被选为质心的点，并选择一个使聚类结果尽可能好的点作为质心。

具体来说，算法计算每个点的"代价"，这取决于该点与已选质心的距离。

然后，选择具有最小代价的点作为下一个质心。

这个过程重复k次，直到选择了k个质心。

2.分配数据点到最近的质心：一旦确定了k个质心，每个数据点被分配到最近的质心所代表的聚类中。

3.重新计算质心：对于每个聚类，新的质心被计算为该聚类中所有点的平均值。

4.迭代：步骤2和步骤3重复进行，直到质心不再发生显著变化或者达到预设的最大迭代次数。

这种改进使得K-means++在许多情况下都比传统的K-means更稳定，并且通常能找到更好的聚类结果。

然而，由于它需要更多的计算和存储，所以在大数据集上可能比K-means慢。

K-means++聚类算法适用于需要找到紧凑、分离良好的聚类的场景。

具体来说，以下是一些可能适用的场景：1.特征维度为数值型的数据聚类：该算法适用于对数值型特征进行聚类的任务，例如市场分析、金融分析、社交网络分析等领域。

2.文本聚类：在文本聚类中，可以将文本数据转换为数值矩阵，然后使用K-means++算法进行聚类。

例如，可以将新闻网站上的相同话题的新闻聚集在一起，并自动生成一个个不同话题的新闻专栏。

3.图像分割：在图像分割中，可以使用K-means++算法将图像中的像素划分为不同的区域，以便更好地识别和理解图像。

4.市场细分：市场细分是指将整个市场划分为不同的细分市场，以满足不同消费者的需求。

K-means++算法可以根据消费者的行为、兴趣和偏好将消费者划分为不同的群体。

《2024年融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解算法》范文

《融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解算法》篇一一、引言在当今信息爆炸的时代，文本数据大量涌现，其中包含着丰富的语义信息。

为了更有效地理解和利用这些信息，对文本数据的聚类与矩阵分解成为了研究的热点。

K-Means聚类是一种广泛应用的文本聚类方法，其能根据文本内容的相似性将文本数据划分为不同的簇。

而矩阵分解算法则能够从文本数据的矩阵形式中提取出有用的信息。

本文将探讨如何将标签文本与K-Means聚类和矩阵分解算法进行融合，以实现更准确的文本分析和处理。

二、标签文本的预处理在进行聚类和矩阵分解之前，首先需要对标签文本进行预处理。

预处理过程包括去除无关字符、停用词、词干提取等步骤，以便后续的文本分析和处理。

此外，为了充分利用标签文本中的信息，还需要对标签进行分类和整理，以便后续的聚类和矩阵分解。

三、K-Means聚类算法K-Means聚类是一种基于距离的聚类算法，其目标是将n个数据点划分为k个簇，使得每个簇内部的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本相似性较低。

在标签文本的聚类中，K-Means算法可以根据文本内容的相似性将文本数据划分为不同的簇，从而实现对文本的分类和聚类。

四、融合标签文本的K-Means聚类在融合标签文本的K-Means聚类中，我们首先将标签文本与原始文本数据进行融合，形成新的数据集。

然后，利用K-Means 算法对新的数据集进行聚类。

在聚类过程中，我们考虑了标签的语义信息和文本内容的相似性，从而提高了聚类的准确性和可靠性。

此外，我们还可以根据聚类的结果对标签进行进一步的优化和调整，以实现更准确的文本分类和聚类。

五、矩阵分解算法矩阵分解是一种从数据矩阵中提取有用信息的算法。

在文本数据的处理中，我们可以将文本数据表示为矩阵形式，然后利用矩阵分解算法提取出有用的信息。

常见的矩阵分解算法包括SVD （奇异值分解）和NMF（非负矩阵分解）等。

这些算法可以根据数据的特性提取出有用的特征和模式，从而实现对文本数据的降维和可视化。

基于密度和最近邻的K-means文本聚类算法

问题，引入密度和最近邻思想，出了生成初始聚类中心的算法Ｉｉａ。将所选聚类中心用于Ｋｍａｓ提ｎｔｌｉ — ｅｎ算法，得到了更
好的应用于文本聚类的Ｄ — — ｅｎ法。实验结果表明，算法可以生成聚类质量较高并且稳定性较好的结果。ＮＫｍａｓ算该
ｃｎｅｓｗｅｅｕｅｒＫ— ａｓａｇｒｈｅｔｒｒｓｄｆｍｅｎｏｉｍ；ａｂｔｒｔｘｌｓｒｎｇｒｈｃｌｄＤＫ— ａｓｗａｕｒａｄｏｌｔｅｔｅｔｃｕｔｉｇａｏｉｍａｅＮ— ｍｅｎｓｐｔｗｒ．Ｔｅｒｓｌｆｅｅｌｔｌｏｆｈｅｕｔｏｓｅｐｒｎｓｉｄｃｔｈｔｔｅａｇｒｔｍａｅｄｔｅｕｔｔｉｈａｄｓｅｄｌｓｒｎｕｌｙｘｅｍｅｔｎｉａｅｔａｈｏｈｃｎｌａｏｒｓｌｗｉｈｇｎｔａｙｃｕｔｉｇｑａｉ．ｉｌｉｓｈｅｔ
随机选择的初始中心会带来聚类结果的波动。很多学者对于
初始中心的选择作了深入的研究：文献［］５认为初始中心的选择没有固定的方法，许多算法采用随机确定或者用户指定。前者容易选择出“ 孤立点 ” 后者则因为对文本集合的了解程，度不同而带有主观性；文献［］６通过赋值后立即改变中心向量的方法得到了渐变中心的Ｋｍａｓ算法；献［］ — ｅｎ文７在数据集合上实现了密度与Ｋｍａｓ — ｅｎ算法的结合，功选择初始中成心点，高了聚类效果；献［］绍了ＲｐａＢｓｃｎ提文８介ｅｅｔｉｔｇ算ｅｉ法，它对Ｋｍａｓ算法作了有效的改进，过不断使用 — ｅｎ通Ｋｍａｓ。ｅｎ算法，数据集合中最大的簇剖分为二，将直到得到所

文本分类聚类算法

文本分类聚类算法
文本分类聚类算法是一种将文本数据根据其内容或特征进行分类和聚类的方法。

常见的文本分类聚类算法有以下几种：
1. K-means聚类算法：K-means是一种基于距离的聚类算法，
可以用于将文本数据划分为k个不同的类别。

该算法通过迭代地更新类别的均值来找到最佳的聚类结果。

2. 层次聚类算法：层次聚类算法通过计算文本数据之间的相似度或距离来将其分层次地组织成一个层次结构。

这样可以通过设置层次结构中的切割点来得到不同的聚类结果。

3. 朴素贝叶斯分类算法：朴素贝叶斯分类算法是一种基于统计学原理的文本分类算法，它通过计算文本数据在不同类别下的条件概率来进行分类。

4. 支持向量机分类算法：支持向量机分类算法是一种基于机器学习的文本分类算法，它通过在特征空间中构建一个最优的超平面来实现分类。

5. 基于深度学习的分类算法：近年来，随着深度学习的发展，深度学习在文本分类聚类领域也得到了广泛应用。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

这些算法在不同场景下有不同的适用性和性能表现，具体选择哪种算法需要根据具体问题和数据特点来决定。

基于K—means的专利文本聚类分析

基于K—means的专利文本聚类分析作者：齐丽花张妮妮秦晓梅来源：《电脑知识与技术》2018年第22期摘要：为分析隐含在专利数据中不易直接统计得出的信息，将数据挖掘技术应用到专利信息的分析中。

本文选取经典的聚类算法对专利的文本信息进行聚类分析。

主要针对专利的标题、摘要等文本进行聚类，首先将专利的文本信息进行预处理，再利用TF-IDF权值计算法将专利文本信息向量化，然后采用K-means算法对向量化的数据进行聚类分析。

最后选取钢铁产业链中最具创新性环节节能减排主题的部分国内外专利数据，采用Python语言进行编程验证，对聚类结果进行阐述。

关键词：专利文本聚类；数据挖掘；K-means；Python；钢铁行业中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）22-0206-02Abstract： In order to analyze the information hidden in the patent data， the data mining technology is applied to the analysis of patent information. In this paper， the classical clustering algorithm is used to cluster the text information of patents. This paper mainly focuses on the clustering of title and abstract text of patents. Firstly， the text information of the patent is preprocessed， and then TF-IDF weight calculation method is used to quantify the text information of the patent， and then k-means algorithm is used to cluster and analyze the vectorized data. Finally， the paper selects some domestic and foreign patent data of the most innovative link in the steel industry chain， and uses the Python language to carry out the programming verification， and elaborates the clustering results.Key words： Patent text clustering； Data mining； K-means； Python； iron and steel industry1 引言众所周知，专利信息是人类智慧的结晶，是最全面、最新的技术情报源。

最大距离法选取初始簇中心的 K-means 文本聚类算法的研究

第３１卷第３期
２０１４年３月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３ｌＮｏ．３
Ｍａｒ．２０１４
最大距离法选取初始簇中心的Ｋ－ｍｅａｎｓａｍｅｃｌｕｓｔｅｒ．Ｔｏａｐｐｌｙｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｏｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｉｔｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｍｅｔｈｏｄｔｏｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｅｘｔｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｉｎｔｏ
翟东海。，鱼江，高飞，于磊，丁锋
（１．西南交通大学信息科学与技术学院，成都６１００３１；２．西藏大学工学院，拉萨８５００ＯＯ）
摘要：由于初始簇中心的随机选择，Ｋ — ｍｅａｎｓ算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总
Ｋ— ｍｅａｎｓｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｎｉｔｉａｌｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｍａｘｉｍｕｍｄｉｓｔａｎｃｅ
ｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ，ａｎｄｈｕｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ．Ｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅｉｎｉｔｉａｌ

基于改进的K-means算法的文本聚类仿真系统

可以得到最佳聚类结果。然后将改进的Ｋ—ｍａｓ法应用ｅｎ算
于文本聚类仿真系统，真实验结果表示基于改进Ｋ— 仿ｍａｓｅｎ算法的文本聚类系统有效地消除了孤立点对聚类结果的影响，取得了良好的应用效果。
合于大数据量文本聚类系统，以传统的文本聚类系统是基所于Ｋ— ａｓ法实现的。由于Ｋ—ｍａｓｍｅ算ｎｅｎ算法自身的缺陷，
ｅｅｔｏｔｅｓｆｃｓｆｕｌｒｉｏｉ州ｐｅａｅｆｘｃｓｒｇｎｔｅｐｏｅｓｏｔｔｌｓｒｇｓｌｉｘｅｍｎｓｔｇ— ｒｐｒｅｔｌｔｉ．Ｉｈｒｃｓｆｅｕｔｎｉａｏｅｐｒｅｔ，ｈａｏｒｏｔｕｅｎｘｃｅｉｍｕｔｎｉｅｌ
１引言
目前，文本聚类已经成为了文本挖掘的一个重要分支，近年来学术界在这方面也做了大量研究 “］。Ｋ— ａｓｍｅｎ聚类算法的时间复杂度与数据量成线性关系，算开销小，计适
Ｓｉａｔ三个参数，以自动计算聚类结果中簇的个数，ｎ可去除了用户选择值难的问题，同时Ｓｉ阈值消除了孤立点的影响，

行了多次测试，测试结果表明基于改进Ｋ— ｅｓｍａ算法的文本聚类系统具有更好的聚类特性，了良好的应用效果。ｎ取得
关键词：均值；文档聚类；相似度
中图分类号：Ｐ８Ｔ１文献标识码：Ｂ
ＴｅｔＣｌｔｒｎｇＳｍｕｌｔｏｙｔｍｓｄｏｘｕｓｅｉｉａｉｎＳｓｅＢａｅｎＩｐｒｖｄＫ —ｍｅｎｌｏｉｈｍｍｏｅ — ａｓＡｇｒｔ

基于K-Means的文本聚类算法

基于K-Means的文本聚类算法TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）这是一种用于信息检索的一种常用加权技术。

它是一种统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。

字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“母牛”出现了3次，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是 0.03 (3/100)。

一个计算文件频率 (DF) 的方法是测定有多少份文件出现过“母牛”一词，然后除以文件集里包含的文件总数。

所以，如果“母牛”一词在1,000份文件出现过，而文件总数是 10,000,000份的话，其文件频率就是 0.0001 (1000/10,000,000)。

最后，TF-IDF分数就可以由计算词频除以文件频率而得到。

以上面的例子来说，“母牛”一词在该文件集的TF- IDF分数会是 300 (0.03/0.0001)。

这条公式的另一个形式是将文件频率取对数。

具体的计算原理，请参考维基百科tf–idf条目。

下面简单介绍下基本的计算步骤：1,文档预处理:1）文档分词；2）移除停用词；3）单词正规化处理2，分出的单词就作为索引项（或单词表），它们代表的就是向量空间的项向量3，计算项权值：这包括要计算1）词频 ; 2)倒排文件频率；3）TF-IDF权值4,计算文档之间的相似度，一般用余弦相似度(cosine similarity)一同使用于向量空间模型中，用以判断两份文件之间的相似性#include "ITokeniser.h"#includeclass TFIDFMeasure{private:StrVec _docs;//文档集合，每一行字符串代表一份文档int _numDocs;//文档数目int _numTerms;//单词数目StrVec _terms;//单词集合Int2DVec _termFreq;//每个单词出现在每份文档中的频率Double2DVec _termWeight;//每个单词在每份文档的权重IntVec _maxTermFreq;//记录每一份文档的最大词频IntVec _docFreq;//出现单词的文档频率ITokeniser* _tokenizer;//分词器map _wordsIndex;//单词映射表，保存每一个单词及其对应的下标public:TFIDFMeasure(const StrVec& documents,ITokeniser* tokeniser);public:~TFIDFMeasure(void);protected:void Init();//初始化TF-IDF计算器void GenerateTerms(const StrVec& docs,StrVec& terms);//分词处理void GenerateTermFrequency();//计算词频void GenerateTermWeight();//计算词的权重void GetWordFrequency(string& input,map& freq); //实际统计词频函数int CountWords(string& word, const StrVec& words);//统计词数int GetTermIndex(const string& term);//查询词语对应的下标double ComputeTermWeight(int term, int doc);//计算词语在指定文档中的权重值double GetTermFrequency(int term, int doc);//获取词语在指定文档的词频double GetInverseDocumentFrequency(int term);//计算倒排文件频率public:inline int NumTerms()const{return this->_numTerms;}void GetTermVector(int doc,DoubleVec& vec);//获取项向量};TF-IDF具体实现代码#include "TFIDFMeasure.h"#include#includeusing namespace std;TFIDFMeasure::~TFIDFMeasure(void){//销毁分词器if (this->_tokenizer!=NULL){delete _tokenizer;_tokenizer = NULL;}//清空数据_docs.clear();_terms.clear();_wordsIndex.clear();}TFIDFMeasure::TFIDFMeasure(const StrVec& documents,ITokeniser* tokeniser) {_docs=documents;_numDocs=documents.size();_tokenizer = tokeniser;this->Init();}void TFIDFMeasure::GenerateTerms(const StrVec& docs,StrVec& terms) {for (int i=0; i{StrVec words;_tokenizer->Partition(docs[i],words);//分词for (int j=0; j{//不在单词表中，则加入if (find(terms.begin(),terms.end(),words[j])==terms.end()){terms.push_back(words[j]);}}}}void TFIDFMeasure::Init(){//初始化this->GenerateTerms (_docs,_terms);//分出所有词项this->_numTerms=_terms.size() ;//所有文档中的词项数目//准备好存储空间_maxTermFreq.resize(_numDocs);_docFreq.resize(_numTerms);_termFreq.resize(_numTerms);_termWeight.resize(_numTerms);for(int i=0; i{_termWeight[i].resize(_numDocs);_termFreq[i].resize(_numDocs) ;_wordsIndex[_terms[i]] = i;//将单词放入单词映射表中}this->GenerateTermFrequency ();//计算单词频率this->GenerateTermWeight();//计算单词权重}void TFIDFMeasure::GetWordFrequency(string& input,map& freq){//计算单词频率transform(input.begin(),input.end(),input.begin(),tolower);StrVec temp;this->_tokenizer->Partition(input,temp);//对当前文档分词unique(temp.begin(),temp.end());StrVec::iterator iter;for (iter=temp.begin();iter!=temp.end();++iter){int count = CountWords(*iter, temp);//计算单词在文档中出现的次数 freq[*iter] = count;//保存单词频率}}void TFIDFMeasure::GetTermVector(int doc,DoubleVec& vec){vec.resize(this->_numTerms);for (int i=0; i _numTerms; i++)vec[i]=_termWeight[i][doc];//第i个单词在文档doc中的权重}//用于字符串比较的仿函数class WordComp{public:WordComp(string& sWord) : word(sWord){}bool operator() (const string& lhs){return pare(word)==0;}private:string word;};int TFIDFMeasure::CountWords(string& word, const StrVec& words) {int nCount = 0;nCount = count_if(words.begin(),words.end(),WordComp(word));return nCount;}int TFIDFMeasure::GetTermIndex(const string& term) {map::iterator pos = _wordsIndex.find(term);if (pos!=_wordsIndex.end()){return pos->second;}elsereturn -1;}void TFIDFMeasure::GenerateTermFrequency(){//计算每个单词在每份文档出现的频率for(int i=0; i{string curDoc=_docs[i];//当前待处理的文档map freq;this->GetWordFrequency(curDoc,freq);map::iterator iter;_maxTermFreq[i]=numeric_limits::min();for (iter = freq.begin();iter!=freq.end();++iter) {string word=iter->first;int wordFreq=iter->second ;int termIndex=GetTermIndex(word);//单词下标if(termIndex == -1)continue;_termFreq [termIndex][i]=wordFreq;//单词在第i份文档中出现的频率_docFreq[termIndex]++;//出现第termIndex单词的文档频率加if (wordFreq > _maxTermFreq[i]) _maxTermFreq[i]=wordFreq;//记录第i份文档中的最大词频}}}void TFIDFMeasure::GenerateTermWeight(){//计算每个单词在每份文档中的权重for(int i=0; i{for(int j=0; j{_termWeight[i][j]=ComputeTermWeight (i, j);}}}double TFIDFMeasure::GetTermFrequency(int term, int doc){int freq=_termFreq [term][doc];//词频int maxfreq=_maxTermFreq[doc];return ( (float) freq/(float)maxfreq );double TFIDFMeasure::ComputeTermWeight(int term, int doc){//计算单词在文档中的权重float tf=GetTermFrequency (term, doc);float idf=GetInverseDocumentFrequency(term);return tf * idf;}double TFIDFMeasure::GetInverseDocumentFrequency(int term){int df=_docFreq[term];//包含单词term的文档数目return log((float) (_numDocs) / (float) df );}分词算法为了便于使用不同的分词算法，我们定义一个抽象的分词算法接口，具体的分词算法由用户自行实现class ITokeniser{public:virtual void Partition(string input,StrVec& retWords)=0;//分词算法};这里只实现了一个最简单的空格符分词算法：#include "Tokeniser.h"#include "StopWordsHandler.h"Tokeniser::Tokeniser(void){Tokeniser::~Tokeniser(void){}void Tokeniser::Partition(string input,StrVec& retWords){//分词算法，input为输入串,retWords为处理后所分开的单词,这里就简单化处理了，以空格符为分隔符进行分词transform(input.begin(),input.end(),input.begin(),tolower);string::iterator start = input.begin();string::iterator end = input.end();StopWordsHandler stopHandler;do{string temp;pos = find(start,input.end(),' ');//找到分隔符copy(start,end,back_inserter(temp));if (!stopHandler.IsStopWord(temp)){//不是停用词则保存retWords.push_back(temp);//保存分出的单词}if (end == input.end()){//最后一个单词了break;}start = ++end;} while (end != input.end());}停用词处理去掉文档中无意思的词语也是必须的一项工作,这里简单的定义了一些常见的停用词，并根据这些常用停用词在分词时进行判断#include "StopWordsHandler.h"string stopWordsList[] ={"的", "我们","要","自己","之","将","“","”","，","（","）","后","应","到","某","后","个","是","位","新","一","两","在","中","或","有","更","好",""};//常用停用词int stopWordsLen = sizeof(stopWordsList)/sizeof(stopWordsList[0]);StopWordsHandler::StopWordsHandler(void){for (int i=0;i{stopWords.push_back(stopWordsList[i]);}}StopWordsHandler::~StopWordsHandler(void){}bool StopWordsHandler::IsStopWord(string& str){//是否是停用词transform(str.begin(),str.end(),str.begin(),tolower);//确保小写化return find(stopWords.begin(),stopWords.end(),str)!=stopWords.end();}K-Means算法k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

kmeans 文本聚类原理

kmeans 文本聚类原理
K均值（K-means）是一种常用的文本聚类算法，它的原理是基
于样本之间的相似度来将它们分成不同的簇。

在文本聚类中，K均
值算法首先需要将文本表示为特征向量，常用的方法包括词袋模型、TF-IDF权重等。

然后，算法随机初始化K个簇中心，接着将每个样
本分配到最近的簇中心，然后更新每个簇的中心为该簇所有样本的
平均值。

重复这个过程直到簇中心不再发生变化或者达到预定的迭
代次数。

K均值算法的核心思想是最小化簇内样本的方差，最大化簇间
样本的方差，从而实现簇内的相似度高、簇间的相似度低。

这样做
的目的是将相似的文本聚集到一起形成一个簇，并且使得不同簇之
间的文本尽可能地不相似。

需要注意的是，K均值算法对初始簇中心的选择比较敏感，可
能会收敛到局部最优解。

因此，通常会多次运行算法并选择最优的
聚类结果。

此外，K均值算法还需要事先确定簇的个数K，这通常需
要领域知识或者通过一些启发式方法来确定最佳的K值。

总的来说，K均值算法通过不断迭代更新簇中心来实现文本聚
类，其原理简单直观，易于实现。

然而，对初始簇中心的选择和簇个数的确定需要一定的经验和技巧。

主题聚类算法

主题聚类算法主题聚类算法是一类用于将文本数据按照主题或话题进行分组的算法。

这些算法旨在通过分析文本中的词汇、语法和语境等特征，自动将文档划分为不同的主题群组。

以下是一些常见的主题聚类算法：1. K均值聚类（K-Means Clustering）：这是一种常见的聚类算法，通过将数据点分配到 k 个簇中，使得每个数据点到其簇中心的距离最小化。

在文本聚类中，数据点可以是文档，而簇则对应于主题。

2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：这种算法构建一个层次结构的簇，通过逐步合并或分裂簇，直到达到某个停止条件。

这样的方法可以形成一个层次树，使得用户可以根据需要选择不同层次的聚类结果。

3. 谱聚类（Spectral Clustering）：这种方法通过利用数据的谱结构来进行聚类。

在文本聚类中，可以使用文本数据的词汇共现矩阵或 TF-IDF 矩阵，然后应用谱聚类算法来识别主题。

4. LDA（Latent Dirichlet Allocation）： LDA 是一种概率主题模型，被广泛应用于文本数据的主题建模。

它假设每个文档是由多个主题混合而成的，每个主题又由多个词汇组成。

LDA 通过迭代推断来发现文档和主题之间的关系。

5. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，不仅可以处理球状簇，还可以发现任意形状的簇。

在文本聚类中，可以使用文本向量的密度信息来进行聚类。

6. NMF（Non-Negative Matrix Factorization）： NMF 是一种矩阵分解方法，它可以应用于文本数据的主题建模。

NMF 假设文档矩阵是由两个非负矩阵的乘积组成，这两个矩阵分别对应于文档和主题。

这些算法可以根据具体任务的需求和数据特点来选择。

在实际应用中，通常需要根据数据的特点进行调参和优化。

基于Kmeans的专利文本聚类分析

5、解读和应用：对可视化的专利地图进行解读，以获取技术趋势、竞争对手以及潜在的市场机会等信息。
参考内容二
随着专利制度的不断发展，专利文本数据日益丰富，这为文本分析提供了丰富的素材。专利文本聚类分析作为文本分析的一种重要方法，有助于从大量专利数据中提取有用的信息，进而为企业、政府等决策提供有力支持。本次演示将探讨专利文本聚类分析的方法和可视化研究。
2、特征提取：我们使用词袋模型（Bag of Words）从专利文本中提取特征。具体来说，我们首先对文本进行分词处理，然后统计每个单词出现的频率，并将这些频率作为文本的特征。
3、K-means聚类：我们使用K-means算法对提取的特征进行聚类。在算法中，我们首先随机选择K个初始聚类中心，然后根据每个数据点到聚类中心的距离将其分配到相应的聚类中。接着，算法重新计算每个聚类的中心点，重复这个过程直到达到预设的迭代次数或收敛条件。
一、专利文本聚类分析
1.预处理
专利文本涉及大量专业术语，且文本表达可能存在不规范之处，因此需要进行预处理，包括去除停用词、标点符号，统一专业术语等。通过预处理，使得文本数据更加规范，为后续的聚类分析提供基础。
2.特征提取
特征提取型、词嵌入模型等。这些方法能够从文本数据中提取出有用的特征，为后续的聚类算法提供输入。
4、结果评估：我们使用一些常用的评估指标来评估聚类结果的质量，如轮廓系数（Silhouette Coefficient）、调整兰德系数（Adjusted Rand Index）和调整互信息（Adjusted Mutual Information）。
四、结果与讨论
在实验中，我们将数据分成训练集和测试集，并使用训练集进行K-means聚类。然后，我们使用测试集对聚类结果进行评估。评估结果表明，我们的方法可以有效地将相似的专利文本分组在一起。例如，在最佳的聚类结果中，同组内的专利文本之间的相似度平均达到了0.8以上。

k-means文本聚类

目录1 概念及应用背景 (1)1.1概念 (1)1.2应用背景................................................................................... 错误！未定义书签。

2 系统设计框架..................................................................................... 错误！未定义书签。

2.1总体框架................................................................................... 错误！未定义书签。

2.2文本聚类的具体过程 (1)3应用程序具体实现及说明 (3)3.1获取文档的输入....................................................................... 错误！未定义书签。

3.2提取文档的TF/IDF权重 (3)3.3 k-means进行数据聚类 (4)4 实验结果及分析................................................................................. 错误！未定义书签。

4.1实验结果................................................................................... 错误！未定义书签。

4.2结果分析................................................................................... 错误！未定义书签。

5结论...................................................................................................... 错误！未定义书签。

基于优化初始中心点的K-means文本聚类算法

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６）重复上述操作４、）至得到全部ｋ个中）５直心点。
示，于初始化中心的优化选取算法选取的中心点基如图２所示。对比两次中心点的选取结果，出经过优化算得法得出的中心点均在其类簇中，后期迭代的次数在较少而且不容易陷入局部最优。

《2024年融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解算法》范文

《融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解算法》篇一一、引言在当今的信息时代，随着互联网技术的快速发展，数据呈现出爆炸式增长。

面对海量的数据，如何有效地进行数据处理和挖掘，成为了研究的热点问题。

其中，文本数据是数据的重要组成部分，其处理和分析对于许多领域具有重要意义。

本文提出了一种融合标签文本的K-Means聚类和矩阵分解算法，旨在提高文本数据处理和分析的效率和准确性。

二、相关技术背景1. K-Means聚类算法：K-Means是一种常用的聚类算法，它通过计算数据点之间的相似性，将数据划分为K个不同的簇。

在文本数据挖掘中，K-Means可以用于对文本进行分类和聚类。

2. 矩阵分解算法：矩阵分解是一种常用的降维技术，可以将高维数据映射到低维空间。

在文本数据处理中，矩阵分解可以用于提取文本数据的特征，降低数据的维度。

3. 标签文本：标签文本是一种包含标签信息的文本数据，标签信息对于文本的处理和分析具有重要意义。

在本文中，我们利用标签信息对文本数据进行预处理和分类。

三、融合标签文本的K-Means聚类算法本文提出的融合标签文本的K-Means聚类算法，主要包含以下几个步骤：1. 数据预处理：首先对文本数据进行预处理，包括去除停用词、词干提取等操作，将文本数据转化为向量形式。

2. 标签提取：利用标签信息，提取出与文本数据相关的标签，为后续的聚类和矩阵分解提供依据。

3. K-Means聚类：根据提取出的标签信息和文本数据的向量表示，利用K-Means算法对文本数据进行聚类。

在聚类过程中，根据标签信息对聚类结果进行优化。

4. 结果评估：对聚类结果进行评估，采用轮廓系数等指标对聚类效果进行量化评估。

四、矩阵分解算法的应用在本文中，我们采用了非负矩阵分解（NMF）算法对文本数据进行处理。

NMF可以将高维的文本数据映射到低维空间，提取出文本数据的特征。

具体步骤如下：1. 数据矩阵构建：将预处理后的文本数据构建成数据矩阵。

基于k-means算法改进的短文本聚类研究与实现

643932489461得分数据变化趋势图?如图6所示?图6得分变化趋势图97由评分标准可知?每份数据评分满分是10分?只有在类目数确定情况下?得到分数才能超过6分?否则得到分数将只有3分以下?由图6看出?分层聚类效果最差?聚类效果波动太大?无法准确地确定聚类数目?其中有三份数据聚类错误?基于余弦距离和基于欧式距离的kmeans聚类算法效果相近?能够基本确定聚类数目?在同一份数据上出现聚类错误情况?效果最好的是改进算法?能够完全预测出正确聚类数目?并且聚类效果明显优于前面三种方法?图7算法总得分对比图由图7可以明显看到?基于kmeans改进的算法效果是最好的?接近于90分?而基于余弦距离和基于欧式距离的kmeans效果相近?表现一般分数在70到80分之间?表现最差的是分层聚类算法?分数仅有59分?实验结果表明?本文使用的基于kmeans改进算法的短文本聚类算法相较于传统kmeans算法有更高的准确率?4结束语本文对数据量少数据规模小的短文本聚类问题进行了进一步探讨?在小规模和小数据量的条件下?大型模型并不能够对这样的数据进行很好的分析?极易出现过拟合现象?因此只能选择传统的机器学习方法进行聚类研究?本文就此设计了基于kmeans的改进算法?相较于传统kmeans算法?本文算法在模型特征构建特征降维以及设计新的算法距离度量方法上进行了一些创新改进?本文提出的特征降维算法实现简单且高效?新的距离度量方法能够更明显地刻画这类特征之间的关系?在解决这类短文本聚类问题上?本文提出的基于kmeans改进算法能够提升聚类的准确率?参考文献
文章编号:１００９－２５５２(２０１９)１２－００７６－０５ＤＯＩ:１０１３２７４ / ｊｃｎｋｉｈｄｚｊ２０１９１２０１６
基于Ｋ￣ｍｅａｎｓ算法改进的短文本聚类研究与实现

自然语言处理算法 k-m

自然语言处理算法 k-m自然语言处理算法k-m自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。

在NLP中，k-m（k-means）算法是一种常见的聚类算法，被广泛应用于文本分类、信息检索、情感分析等任务中。

k-m算法是一种无监督学习算法，它将待处理的文本数据集划分为k 个不重叠的簇。

每个簇代表了一个文本类别或主题。

该算法的核心思想是通过计算文本之间的相似性来确定它们的归属。

在k-m算法中，首先需要选择合适的k值，即指定待划分的簇的数量。

然后，通过计算文本之间的距离来将它们分配给不同的簇。

常用的文本距离度量方法有余弦相似度和欧氏距离。

余弦相似度度量了文本之间的方向相关性，而欧氏距离则度量了文本之间的空间距离。

k-m算法的工作流程如下：1. 随机选择k个文本作为初始的簇中心；2. 计算每个文本与各个簇中心的距离，并将其归类到距离最近的簇中；3. 更新每个簇的中心，将其设置为簇内所有文本的平均值；4. 重复步骤2和3，直到簇中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

k-m算法的优点之一是简单易实现，且计算效率较高。

然而，该算法也存在一些局限性。

首先，k值的选择对聚类结果有较大影响，不同的k值可能导致完全不同的聚类结果。

因此，需要通过合理的评估指标来选择最优的k值。

其次，k-m算法对异常值敏感，异常值的存在可能会对聚类结果产生较大影响。

此外，k-m算法在处理大规模文本数据时，由于计算量较大，可能会导致计算时间较长。

在实际应用中，k-m算法可以帮助我们实现文本分类任务。

通过将文本分配到不同的簇中，我们可以将具有相似主题或类别的文本归为一类，从而更好地理解和处理文本数据。

例如，在新闻分类中，我们可以使用k-m算法将新闻文章划分为不同的类别，如政治、体育、娱乐等，从而实现自动化的新闻分类。

k-m算法还可以应用于信息检索领域。

如何进行高效的文本聚类和文本分类

如何进行高效的文本聚类和文本分类文本聚类和文本分类是自然语言处理中常见的任务，可以帮助我们理解和组织大量的文本数据。

下面我将从数据准备、特征提取和模型选择等方面介绍如何进行高效的文本聚类和文本分类。

一、数据准备1.收集文本数据：首先需要收集要进行聚类或分类的文本数据，可以通过网页爬虫、API接口或文本文件等方式进行数据收集。

2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括删除重复数据、去除噪声数据、处理缺失值等。

可以使用正则表达式、文本处理库等工具进行清洗操作。

3.数据预处理：对文本数据进行预处理，如分词、去除停用词、词形还原等。

可以使用分词工具（如jieba中文分词库）、停用词表和词干提取库等进行处理。

二、特征提取1.词袋模型（Bag of Words）：将文本数据转换成向量表示，常用的方法是使用词袋模型。

将文本中的每个词作为一个特征，统计每个词在文本中的出现次数或者使用TF-IDF进行加权。

2. Word2Vec：将文本中的每个词映射为一个向量表示，可以通过Word2Vec等方法进行词向量训练。

可以使用预训练的词向量模型，也可以根据自己的数据训练词向量。

3.文本表示方法：除了词袋模型和词向量之外，还可以使用其他方法进行文本表示，如主题模型（如LDA）、句子向量（如doc2vec）等。

三、聚类方法1. K-means：K-means是一种常见的聚类算法，它将数据集分成K 个不同的簇。

可以使用sklearn中的KMeans实现，通过调节簇的个数K来进行聚类。

2.层次聚类：层次聚类将数据集组织成层次结构，可以根据距离或相似度进行聚类。

可以使用sklearn中的AgglomerativeClustering 实现。

3. DBSCAN：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的簇。

可以使用sklearn中的DBSCAN实现。

四、分类方法1.朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类算法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。

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