基于k-means的中文文本聚类算法的研究与实现

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k-means聚类算法的研究

第２卷１
第７期
计算机技Biblioteka 术与发展Ｃ０ＭＰＥＲＥＣＨＮＯＬＵＴＴＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮ１ ’
Ｖ０．１Ｎｏ７１２．
２１年７月０１
Ｊｌ２１ｕｙ０１
基于ｋｍｅｎ — ａｓ聚类算法的研究
黄韬，刘胜辉，艳娜谭
ＨＵＡＮＧｏ，ＵｈｎＴａＬＩＳｅｇ－ｈｉＴＡＮｎ－ｎｕ，Ｙａａ
（ｃ．ｆｏｕｃ．ｎｅｈ－ｒｉＵｉ．ｆＳｉａｄＴｃ．Ｈｂｎ１０８。ｈｎ）Ｓｈｏｍｐ￣ｒｉａｄＴｃ．Ｈａｎｎｖｏｃ．ｅｈ，ａｉ５００ＣｉａＣＳｂｎｒ
（尔滨理工大学计算机科学与技术学院，哈黑龙江哈尔滨１０８）５００
摘要：析研究聚类分析方法，多种聚类分析算法进行分析比较，分对讨论各自的优点和不足，同时针对原ｋｍａｓ法－ｅｎ算
的聚类结果受随机选取初始聚类中心的影响较大的缺点，出一种改进算法。通过将对数据集的多次采样，提选取最终较
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６文献标识码：Ａ文章编号：７ —２Ｘ（０１０ — ０４０１３６９２１）７０５ — ４６
Ｒｅｅｒｈｏｕｔｒｎｇｒｔｍｓｄｏ－ａｓｓａｃｆＣｌｓｅｉｇＡｌｏｉｈＢａｅｎＫｍｅｎ
ＡｂｔａｔＡｎｌｚｎｅｅｒｈｔｅｍｅｏｆｃｕｔｒａａｙｉ－ａｙｅａｄｃｍｐｒｎｉｄｆａｇｒｔｍｓｏｌｓｅｎｙｉ。ｉｕｓｓｒｃ：ａｙｅａｄｒｓａｃｈｔｄｏｌｓｅｌｓｓａｌｚｎｏａｅｍａｙｋｎｓｏｏｉｈｎｎｌｈｆｃｕｔｒａａｓｓｄｓｓｌｃｍｅｒｒｓｅｔｅｓｅｇｓａｄｗｅｋｅｓｓＡｔｔｅｓｍｅｔｉｅｐｃｖｔｎｔｎａｎｓ．ａｉｉｒｈｅｈｍｅ。ｃｏｄｎｏｔｅｗｅｋｎｓｓｏｅｃｕｔｒｒｓｌｆｏｇｎａｃｒｉｇｔａｅｓｆｔｌｓｅｅｕｔｏｒｉａｋ－ｍｅｓａｇ－ｈｅｈｉｌｎａｌｏｒｈａｉｉｎｉｃｔｉｆｕｎｅｂｌｃｉｇｔｅｉｉａｌｔｒｃｎｅｓｒｄｍｌａｍｏｉｅｇｒｔｍｓｐｏｏｅＴｏｇｋｎａｐｅｉｒｓｓｇｆａｎｅｃｙｓｅｔｎｔｃｕｓｅｔｒａｏｙ。ｄｆｄａｏｉｔｉｎｌｅｎｈｉｌｅｎｉｌｈｉｒｐｓｄ．ｈｒｕｈｔｉｇｓａｍｌｍａｙｔｓｔａａｓｔｃｏｓｎｕｅｏｌｓｅｅｔｒｂｒｇｄｗｎｔｅｉａｔｆｉｉａｌｓｅｅｔｒｏｉｒｅｇｒｔｍｒａｌ．ｎｍｅｄｔｅ，ｈｏｅｆａｓｐｒｒｃｕｔｒｃｎｅ－ｉｏｍｐｃｔｌｃｕｔｒｃｎｅｓｔｍｐｏｖｄａｏｈｇｅｔｉｏｉｌｉｎｈｏｎｉｌｉｙＳｍｕｔｎｏｓｙ－ｔｅｉｉａｔｓｓａｄｄｚｄｏｅｔｅｉｉａｌｓｅｅｔｒｉｓｌｃｅｉｌｅｕｌｈｎｔｄａｉｔｎａｉｅｎｃｔｃｕｔｒｎｅｓｅｅｔｄ，ｍａｅｌｓｅｆｅｔｍｐｏｅｔｅｍｏ．ｔ — ａｉｌａｈｎｉｌｃｋｓｃｕｔｒｅｃｒｖｄｆｈｒｒＤｅｅｉｕｒｅｃｉｗｏｔｍｒｇｕｅａｇｒｈＨｋ－ａｓｔｒｕｈｔｅｄｔｆＵＣＩｄｔｔｔｅｒｓｌｓｏａｎｌｉｍｅｈｏｇｈａｅｏｎａａｓ。ｕｔｈｗｓｔｔＨｋ－ａｓａｇｒｔｍｓｍｏｒｍｉｅｔｉｒｖｅｈｅｈｍｅｏｉｎｌｈｉｒｐｏｎｎｍｐｅｏｏｄｈｎｎｔｌｋｔａｉｉａ —ｍｅｓａｇｒｔｍｉｌｓｅｆｅｔａｄｉＳｕｆｌｏｏｆｒｎｅｔｅａｖｉｅｄｉｎａｌｏｈｉｎｃｕｔｒｅｆ，ｃｎｔｓｕｆｒｃｎｅｃｏｒｌｔｅｆｌ．ｅｅｉＫｅｒｓｄｔｎｎｃｕｓｒｇａｇｒｔｍ；ｍｅｓａｇｒｈｙｗｏｄ：ａａｍｉｇ；ｌｔｉｏｉｉｅｎｌｈｋ— ａｏｉｍｎｌｔ

kmeans聚类算法原理与步骤

kmeans聚类算法原理与步骤K-means聚类算法原理与步骤K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成不同的类别。

该算法的原理和步骤如下：一、算法原理1. 初始化：选择K个初始的聚类中心点，可以是随机选择或者根据领域知识进行选择。

2. 数据分配：根据欧氏距离等度量方式，将每个样本点分配到与其最近的聚类中心点所代表的类别。

3. 聚类中心更新：根据当前分配的聚类结果，重新计算每个类别的聚类中心点。

4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数。

5. 输出最终的聚类结果。

二、算法步骤1. 选择聚类的数量K：根据问题的具体要求和领域知识，确定聚类的数量K。

2. 初始化聚类中心点：从数据集中随机选择K个样本点作为初始的聚类中心点。

3. 计算样本点到聚类中心点的距离：对于每个样本点，计算其与各个聚类中心点之间的距离，常用的距离度量方式是欧氏距离。

4. 将样本点分配到最近的聚类中心点所代表的类别：将每个样本点分配到与其最近的聚类中心点所代表的类别，形成初始的聚类结果。

5. 更新聚类中心点：根据当前的聚类结果，重新计算每个类别的聚类中心点，通常是计算类别内样本点的均值。

6. 重复步骤3和步骤5，直到聚类中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数。

如果聚类中心点不再发生变化，则算法收敛；如果达到预设的迭代次数，但聚类中心点仍在发生变化，则可以考虑增加迭代次数或调整聚类的数量K。

7. 输出聚类结果：将最终的聚类结果输出，每个样本点属于某个类别。

三、算法优缺点1. 优点：- K-means算法简单易实现，计算效率高。

- 对大规模数据集有较好的可扩展性。

- 聚类结果具有较好的可解释性。

2. 缺点：- 对初始聚类中心点的选择敏感，可能会得到不同的聚类结果。

- 对噪声和异常点较为敏感，可能会影响聚类结果的准确性。

- 需要提前确定聚类的数量K，如果选择不当可能会影响聚类结果。

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。

K-means聚类算法的研究的开题报告

K-means聚类算法的研究的开题报告一、选题背景K-means聚类算法是一种常用的聚类算法，它可以把数据分成K个簇，每个簇代表一个聚类中心。

该算法适用于大数据分析、图像分析等领域。

由于其具有简单、快速、效果明显等特点，因此备受研究者的关注。

二、研究意义K-means聚类算法在大数据分析、图像分析等领域的应用广泛，研究该算法有着十分重要的意义。

本次研究将对该算法进行探究，通过改进和优化算法，提高其聚类效果和运行效率，为实际应用提供更加可靠、有效的解决方案。

三、研究内容与方法本研究将围绕K-means聚类算法展开，重点探讨以下内容：1. K-means聚类算法原理及优缺点分析2. 基于距离的K-means聚类算法优化3. 基于密度的K-means聚类算法研究4. 算法的实现与效果评估在研究方法上，将采用文献调研、数学统计方法、算法实现和效果评估等多种方法对K-means聚类算法进行研究。

四、计划进度安排本研究总计时长为12周，具体进度安排如下：第1-2周：文献调研，研究K-means聚类算法的原理和优缺点分析第3-4周：基于距离的K-means聚类算法优化第5-6周：基于密度的K-means聚类算法研究第7-8周：算法实现第9-10周：效果评估第11-12周：论文撰写和答辩准备五、预期研究结果本研究将针对K-means聚类算法进行深入探究，并尝试改进和优化算法，提高其聚类效果和运行效率。

预期研究结果将包括以下几个方面：1.对该算法的优缺点进行全面分析，揭示其内在机制和局限性。

2.基于距离和密度两种方法对算法进行优化，提高其聚类效果和运行效率。

3.通过实验评估算法效果，得出具体的结论。

4.输出论文成果，向相关领域进行贡献。

六、研究的难点1.算法优化的设计，需要具备一定的数学和计算机知识。

2.实验的设计需要满足实际应用场景，需要有较强的应用能力。

3.研究过程中可能遇到一些技术难点，需要耐心解决。

七、可行性分析K-means聚类算法是广泛使用的算法之一，其研究具有实际意义和可行性。

k-means聚类方法的原理

k-means聚类方法的原理k-means聚类方法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成预定数目的簇。

它的目标是通过最小化数据点与其所属簇中心点之间的平方距离之和来确定每个数据点所属的簇。

k-means聚类方法的原理如下：首先，根据设定的簇的数目k，随机选择k个数据点作为初始簇中心。

然后，对于其他所有的数据点，将其与这k个初始簇中心进行距离计算，并将其归类到与之最近的簇中心所属的簇。

接下来，对于每个簇，计算其所有数据点的均值，将该均值作为新的簇中心。

然后，重复以上步骤，直到达到某个停止条件，例如簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

k-means聚类方法的优点包括简单易实现、计算效率高，适用于大规模数据集；缺点主要是对初始簇中心的选择较为敏感，可能陷入局部最优解，并且对于不规则形状的簇效果较差。

k-means聚类方法的流程可以总结为以下几个步骤：1.初始化簇中心：根据设定的簇的数目k，随机选择k个数据点作为初始簇中心。

2.分配数据点到簇中心：对于其他所有的数据点，计算其与这k个初始簇中心之间的距离，并将其归类到与之最近的簇中心所属的簇。

3.更新簇中心：对于每个簇，计算其所有数据点的均值，将该均值作为新的簇中心。

4.重复步骤2和步骤3，直到达到某个停止条件，例如簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

5.输出最终的聚类结果。

在k-means聚类方法中，距离的度量通常使用欧氏距离，即数据点之间的直线距离。

但在某些特定的情况下，也可以使用其他距离度量方法，例如曼哈顿距离或闵可夫斯基距离。

k-means聚类方法的性能评估主要有两种方式：内部评价和外部评价。

内部评价是基于数据本身进行评估，例如簇内的紧密度和簇间的分离度；外部评价是将聚类结果与事先给定的真实分类进行比较，例如准确率、召回率和F1分数等。

总结来说，k-means聚类方法是一种常用的无监督学习算法，通过最小化数据点与其所属簇中心点之间的平方距离之和来确定每个数据点所属的簇。

k-means聚类算法研究及应用

k-means聚类算法研究及应用
K-means聚类算法研究及应用
一、简介
K-means聚类算法是一种非监督学习算法，它是一种广泛应用在模式分类和无监督式学习的数据挖掘技术。

它使用了基于距离的聚类算法，以相似性作为衡量子簇类别的标准，任务是将样本(属性)空间中的数据分为K个不同的类，使聚类的误差平方和最小化：通常假设样本由簇中心所处的子空间所构建，每个子空间由一个簇中心控制，因此K-means算法常常被形象地称为“均值聚类”算法。

二、原理
K-means聚类算法是一种迭代算法，它的基本思想是：首先，随机选取若干个“簇中心”，然后将其他的数据点根据其与“簇中心”的距离，归到最近的“簇中心”所代表的簇中。

然后根据新聚集的簇，重新更新这些“簇中心”；如此不断迭代，最终计算得到一组稳定的“簇中心”，这组“簇中心”所代表的簇就是最后的结果了。

三、应用
1、生物信息学：K-means聚类算法用于基因芯片和定量PCR，以及蛋白质表达数据。

2、计算机视觉：K-means用于图像分割,聚类，像素重新分配等。

3、自然语言处理：K-means用于文本聚类，文档分类，文本挖掘等方面。

4、机器学习：K-means用于各种拟合问题，比如参数估计，探索异常
值等等。

四、总结
K-means聚类算法是一种简单高效的聚类算法，它可以有效地将数据空间分割成几个簇，属于非监督学习算法，它的核心在于划分数据空间，对数据的模式分类和无监督式学习有较好的应用，如生物信息学、计
算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域。

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实验报告

目录1. 问题描述 (2)2. 设计要求 (2)3. 需求分析 (3)4. 详细设计 (3)5. 测试及运行结果 (4)6. 程序源码及注释 (5)7. 课程设计心得体会 (15)1.问题描述k-means 算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。

输入：聚类个数k ，以及包含n 个数据对象的数据。

输出：满足方差最小标准的k 个聚类。

处理流程：Step 1. 从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；Step 2. 循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止；Step 3. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分；Step 4. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。

然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。

一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下：21∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1)其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。

公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

2.设计要求首先从n 个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。

k-means聚类算法实验总结

K-means聚类算法实验总结在本次实验中，我们深入研究了K-means聚类算法，对其原理、实现细节和优化方法进行了探讨。

K-means聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为K个集群，使得同一集群内的数据点尽可能相似，不同集群的数据点尽可能不同。

实验步骤如下：1. 数据准备：选择合适的数据集，可以是二维平面上的点集、图像分割、文本聚类等。

本实验中，我们采用了二维平面上的随机点集作为示例数据。

2. 初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。

3. 迭代过程：对于每个数据点，根据其与聚类中心的距离，将其分配给最近的聚类中心所在的集群。

然后，重新计算每个集群的聚类中心，更新聚类中心的位置。

重复此过程直到聚类中心不再发生明显变化或达到预设的迭代次数。

4. 结果评估：通过计算不同指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等）来评估聚类效果。

实验结果如下：1. K-means聚类能够有效地将数据点划分为不同的集群。

通过不断迭代，聚类中心逐渐趋于稳定，同一集群内的数据点逐渐聚集在一起。

2. 在实验中，我们发现初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有一定影响。

为了获得更好的聚类效果，可以采用多种初始聚类中心并选择最优结果。

3. 对于非凸数据集，K-means算法可能会陷入局部最优解，导致聚类效果不佳。

为了解决这一问题，可以考虑采用其他聚类算法，如DBSCAN、层次聚类等。

4. 在处理大规模数据集时，K-means算法的时间复杂度和空间复杂度较高，需要进行优化。

可以采用降维技术、近似算法等方法来提高算法的效率。

通过本次实验，我们深入了解了K-means聚类算法的原理和实现细节，掌握了其优缺点和适用场景。

在实际应用中，需要根据数据集的特点和需求选择合适的聚类算法，以达到最佳的聚类效果。

k-means聚类算法实验总结 -回复

k-means聚类算法实验总结-回复K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于数据挖掘、图像分割、文本分类等领域。

本文将基于我对K-means聚类算法的实验总结，分步详细介绍这一算法的原理、实验设置、实验结果及其分析。

希望通过本文的总结，读者能够对K-means算法有一个更全面的了解。

一、算法原理K-means聚类算法的原理比较简单，其基本步骤如下：1. 初始化k个聚类中心，可以是随机选择样本或根据经验预设；2. 对于每个样本，计算其与各个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的聚类中心所属的类别；3. 调整聚类中心的位置，将各个类别内的样本点的均值作为新的聚类中心，重复步骤2，直到聚类中心的位置不再变化或达到预设的最大迭代次数。

二、实验设置为了验证K-means聚类算法的性能，我选择了UCI机器学习库中的Iris 数据集作为实验数据集。

该数据集包含150个样本，每个样本有4个属性。

为了方便可视化，将数据集中的前两个属性作为横纵坐标，将样本点分布在二维平面上。

在实验中，我使用Python编程语言实现了K-means聚类算法，并使用matplotlib库绘制了聚类结果的散点图。

实验中设置聚类的类别数k为3，迭代次数上限为100。

三、实验结果及分析执行K-means聚类算法后，得到了如下图所示的聚类结果：[图1 聚类结果图]根据聚类结果可以看出，三个类别的样本点被分别用不同的颜色表示，并且通过散点图可以很直观地看到各个样本点与聚类中心的距离。

为了更客观地评估K-means的聚类性能，我采用了两项指标：聚类准确率和轮廓系数。

聚类准确率是将聚类结果与原始类别进行对比，计算分类正确的样本数量占总样本数量的比例。

通过计算实验结果，我得到了聚类准确率为85.33。

轮廓系数是一种评价聚类结果的衡量指标，其数值范围在-1到1之间，越接近于1表示聚类越紧密、样本点越相似，越接近于-1表示聚类越分散、样本点越不相似。

基于文本的聚类算法研究毕业论文

摘要聚类作为一种知识发现的重要方法，它广泛地与中文信息处理技术相结合，应用于网络信息处理中以满足用户快捷地从互联网获得自己需要的信息资源。

文本聚类是聚类问题在文本挖掘中的有效应用，它根据文本数据的不同特征，按照文本间的相似性，将其分为不同的文本簇。

其目的是要使同一类别的文本间的相似度尽可能大，而不同类别的文本间的相似度尽可能的小。

整个聚类过程无需指导，事先对数据结构未知，是一种典型的无监督分类。

本文首先介绍了文本聚类的相关的技术，包括文本聚类的过程，文本表示模型，相似度计算及常见聚类算法。

本文主要研究的聚类主要方法是k-均值和SOM 算法，介绍了两种算法的基本思想和实现步骤，并分析两种算法的聚类效果。

同时介绍了两种算法的改进算法。

关键词：文本聚类聚类方法K-MEAN SOMAbstractClustering as an important knowledge discovery method, which extensively with Chinese information processing technology, used in network information processing to meet the users to quickly access from the Internet, the information resources they need. Text clustering is a clustering problem in the effective application of text mining, which according to the different characteristics of text data, according to the similarity between the text, the text will be divided into different clusters. The aim is to make the same class as large as possible the similarity between the text, and different types of text as small as possible the similarity between. The clustering process without guidance, prior to the data structure is unknown, is a typical unsupervised classification.This paper studies the effect of influencing factors that text clustering, text representation of the model such as the Boolean model, vector space model, probabilistic retrieval model and language model. Also studied the analysis of such text clustering algorithm: hierarchical clustering, agglomerative hierarchical clustering algorithm, hierarchical clustering algorithm to split and so on. Also studied the text clustering algorithm analysis and methods of improvement.Key words：Text clustering clustering method k-mean som毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

K-means-聚类算法研究综述

K -means 聚类算法研究综述摘要:总结评述了K -means 聚类算法的研究现状，指出K -means 聚类算法是一个NP 难优化问题，无法获得全局最优。

介绍了K -means 聚类算法的目标函数，算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K ，初始聚类中心选取，相似性度量和距离矩阵为K -means 聚类算法的3个基本参数。

总结了K -means 聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K -means 聚类的进一步研究方向。

关键词：K -means 聚类算法；NP 难优化问题；数据子集的数目K ；初始聚类中心选取；相似性度量和距离矩阵Review of K-means clustering algorithmAbstract: K-means clustering algorithm is reviewed. K-means clustering algorithm is a NP hard optimal problem and global optimal result cannot be reached. The goal ， main steps and example of K-means clustering algorithm are introduced. K-means algorithm requires three user-specified parameters: number of clusters K ， cluster initialization ， and distance metric. Problems and improvement of K-means clustering algorithm are summarized then. Further study directions of K-means clustering algorithm are pointed at last.Key words: K-means clustering algorithm; NP hard optimal problem; number of clusters K; cluster initialization; distance metricK -means 聚类算法是由Steinhaus 1955年、Lloyed 1957年、Ball & Hall 1965年、McQueen 1967年分别在各自的不同的科学研究领域独立的提出。

文本聚类的自然语言处理方法与案例研究

文本聚类的自然语言处理方法与案例研究自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。

文本聚类是NLP中的一个重要任务，它可以将大量的文本数据按照相似性进行分组，从而帮助人们更好地理解和处理这些数据。

本文将介绍文本聚类的自然语言处理方法，并通过一个案例研究来展示其应用。

一、文本预处理在进行文本聚类之前，首先需要对原始文本进行预处理。

预处理的目的是将文本转化为计算机可以处理的形式，并去除一些噪声和冗余信息。

常见的预处理步骤包括分词、去除停用词、词干化和向量化等。

分词是将连续的文本切分成一个个独立的词语。

在中文中，分词是一个比较复杂的过程，可以使用基于规则的方法或者基于统计的方法进行分词。

去除停用词是指去除一些常见但无实际意义的词语，例如“的”、“是”等。

词干化是将词语还原为其原始形式，例如将“running”还原为“run”。

向量化是将文本表示为向量的形式，常见的向量表示方法有词袋模型和TF-IDF模型等。

二、文本聚类算法文本聚类的目标是将相似的文本归为一类，不相似的文本归为不同的类。

常见的文本聚类算法包括K-means、层次聚类和谱聚类等。

K-means是一种基于距离的聚类算法，其思想是将文本数据划分为K个簇，使得每个样本点到所属簇的质心的距离之和最小。

层次聚类是一种自底向上的聚类算法，其将每个样本点视为一个独立的簇，然后逐步合并最相似的簇，直到达到预设的聚类数目。

谱聚类是一种基于图论的聚类算法，其将文本数据看作是一个图的节点，通过计算节点之间的相似度来划分聚类。

三、案例研究：新闻文本聚类以新闻文本聚类为例，来展示文本聚类的自然语言处理方法的应用。

假设我们有一批新闻文本数据，我们的目标是将这些新闻按照主题进行聚类。

首先，我们需要对新闻文本进行预处理。

我们使用中文分词工具对新闻文本进行分词，并去除停用词。

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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ＡｂｔａｔＫ－ａｓａｇｒｔｍｅｍｉａｅｔｃｌｐｉｍ，ｉｉｓｎｉｖＯｉｉａｔｒｉｇｃｎｉｏＬＡｎｉｐｏｅｌｓｒｃｍｅｎｌｏｉｈｔｒｎｔｓａｌａｔａｏｏｍｕｔｓｅｓｔｅｔｎｔｌａｔｏｄｔｒｉｉｓｎｉｍｒｖｄａ— ｇｒｔｍｓｐｏｏｅｏｉｈｉｒｐｓｄ，ｃｍｐｒｄｗｉｈｔｅｔａｉｉｎｌａｇｒｔｍｓｈｒｐｓｄａｇｒｈｃｎｇｔｉｉａｅｔｒｔｉｈｒｏａｅｔｈｒｄｔｏａｌｏｉｈ，ｔｅｐｏｏｅｌｏｉｍａｅｎｔｌｃｎｅｓｗｉｈｇｅｔｉｈ
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。

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