一种快速词自动聚类算法
一种融合 K-means 和快速密度峰值搜索算法的聚类方法
一种融合 K-means 和快速密度峰值搜索算法的聚类方法盛华;张桂珠【摘要】K-means 算法的初始聚类中心是随机选取的，不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果。
针对 K-means 算法存在的问题，提出一种融合 K-means 算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法（K-CBFSAFODP）。
该算法是这样考虑的：类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围，且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离，以此来刻画聚类中心；再运用 K-means算法进行迭代聚类，弥补了 K-means 聚类中心随机选取导致容易陷入局部最优的缺点；并且引入了熵值法用来计算距离，从而实现优化聚类。
在 UCI 数据集和人工模拟数据集上的实验表明，融合算法不仅能得到较好的聚类结果，而且聚类很稳定，同时也有较快的收敛速度，证实了该融合算法的可行性。
%The initial clustering centre of K-means algorithm is selected randomly,different initial centre inputs will get different clustering results.Aiming at this problem of K-means algorithm,we proposed a clustering algorithm which combines K-means algorithm and clustering with the fast density peaks search and finding algorithm (K-CBFSAFODP).This algorithm has the following considerations:the class cluster centre is surrounded by neighbour points with lower local density,and has relatively larger distance to any point with higher density,this is used to depict the cluster centre;then the K-means algorithm is employed for iterative clustering,this makes up the defect that to randomly select K-means clustering centre leads to falling into local optima easily.Moreover,the algorithm introduces entropy method to calculate the distance,thereby realises the optimisation of clustering.It isdemonstrated by the experiments on UCI datasets and artificial simulation dataset that this combination algorithm can get better clustering results,and the clusters is very stable as well;meanwhile it also has fast convergence speed.These confirm the feasibility of the combination algorithm.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2016(033)010【总页数】6页(P260-264,269)【关键词】聚类;K-means算法;CBFSAFODP算法;初始聚类中心;密度;信息熵【作者】盛华;张桂珠【作者单位】江南大学物联网工程学院江苏无锡 214122;江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP18聚类分析是一种无监督的机器学习方法，是数据挖掘中的重要研究方向之一[1]。
一种基于概率的快速聚类算法
Ｌ
１
（ １ ）
９ Ｏ
Ｌ
４
定义 ２ 样本数 据 点之 间的概 率定 义为 任两个 类在 ｍ 种分 类 中在 同一类 中 的概 率 ：
１
Ｐ＝ ×ｃ
ＨＬ
６ １ （ ２ ）
Ｌ
５
其中， ｃ 是 ｍ种分类方法中任两个类被分在同一类 的个数。 定义 ３ ［ 加 准确率 ：
第３ １ 卷 第 ２期
Ｖ０ １ ． ３１ Ｎ０． ２
重庆工 商 大学 学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｕ ｎ ｉ ｖ ． （ Ｎ ａ ｔ Ｓ ｃ ｉ Ｅ ｄ ）
２ ０ １ ４年 ２月
Ｆ ｅ ｂ．２ ０１ ４
文章 编号 ： １ ６ ７ ２ － ０ ５ ８ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ ０ ６ １ — ０ ５
一
种基 于概 率 的快 速 聚 类算 法
李 婧
（ 重庆师范大学 数 学学 院 ， 重庆 ４ ０ ０ ０ ４ ７ ）
摘
要： 在聚类算法和特征 向量维数确定的模 式样本集中， 各样本的每一维表 示一个对应特征 ； 鉴于此
１ 算法设计
在层次聚类算法 中， 先是初始模式样本 自 成一类 ， 计算各类之间的距离 ， 得到距离矩阵。然后根据要求 进行合并 。在借鉴了层次聚类算法思路 的基础上 ， 提出了基 于概率 的快速聚类算法 ， 算法先对各个特征进 行分类 ， 然后按照层次聚类算法思路 ， 得到概率矩阵 ， 合并概率大的两项。
０
６
Ｌ
４
７
４
一种基于改进的Newman快速算法的文本聚类方法
根据 贪婪算 法 的原理 ， 每次 合 并应 沿 着使 Ｑ增
大最 多或者减 少最 小 的方 向进行 。该 步 的算 法 复杂
２１ ０ ０年 ８月 ４ 日收 到
度为 ｏ ｍ） （ 。每次 合 并 以后 ， 应 的元 素 ｅ更 新 ， 对 ｑ 并 将与 √社 团相关 的行和列相加 。该步 的算法 复杂度 为 ０ ｎ 。因此 ， 步的算法复 杂度为 ０ ｍ＋ ） （） 第二 （ ｎ。
⑥
２ １ ＳｉＴ ｅ． ｎｎ． ０ ０ ｅ ｅｈ Ｅ ｇｇ ．
一
种基 于 改 进 的 Ｎ ｗ ｎ快 速 算 法 ｅ ｍａ 的文 本 聚类 方 法
安 娜 赵 继 广 刘 绍 海
（ 装备指挥技术学院， 北京 １ １１ ； ０ ４ ６ 武警沈阳指挥学院 沈 阳 １０ １ ） ， １１３
的算 法复 杂度 还是 比较 大 ， 因此仅 仅 局 限于研 究 中
种凝 聚算 法 。算 法 如下 ：
① 初 始化 网络 为 个社 团 ， 即每 个节 点 就是一
个 独立 社 团 。初 始 的 ｅ和 ａ 满 足 ０ 其 他 ，
等规 模 的 复杂 网 络 。文 本 聚类 中 的 网络 通 常 都 包 含几 百万个 以上 的节 点 ， 在这 种 情 况 下 ， 统 的 Ｇ 传 Ｎ
１ ３ １ 文本 向量 的 空 间模 型 （ Ｓ ． ． Ｖ Ｍ）
‘
向量空间模型是由 Ｓｌｎ等人＿ 在 ２ ａｏ ｔ ４ ０世纪 ６ ０
年代 提 出来 的 ， 在 著 名 的 Ｓ ｒ系 统 中实 现 。在 并 ｍａｔ
向量空 间模 型 中 ， 一 篇 文 档被 表 示 为规 范 化 正 交 每 特征 词矢 量 所 组 成 的空 间 中 的 一 个 点 。一 般 采 用 Ｉ Ｆ Ｉｖ ｒ ｏｕ ｅ ｔ ｒｑ ｅ ｃ ） Ｄ （ｎ ｅｓ Ｄ ｃ ｍ ｎ Ｆｅ ｕ ｎｙ 来表 示 Ｖ Ｍ， ： ｅ Ｓ 即
一种适用于短消息文本的聚类算法
（ 南机 电 职 业技 术 学 院 信 息 工 程 系 ， 南 长沙 ４ ０５ ） 湖 湖 １ １ １
摘要 ： 针对短消息文本聚类 ， 设计基 于频繁词集和 Ａ ｔ ｒｅ的混合聚 类方 法。该算法利用基 于频繁词 集聚类算法处理文 ｎ． ｅ Ｔ
本数据 的效 率优 势， 生成初始聚簇 ， 算轮廓 系数 消除重叠文档 ， 计 在此基础上再通过 Ａ ｔ ｒ ｎ— ｅ Ｔ ｅ算法继续精 化， 最终得到 高
质 量 的 结 果 输 出 。 而且 聚 类结 果保 留 了描 述 信 息 和 树 状 层 级 结 构 ， 提供 了更 广 阔 的应 用 。
关键词 ： 频繁词集 ； ｎ—ｒｅ 法； Ａｔ ｅ算 Ｔ 轮廓 系数 ； 短消息 ；聚类
中 图 分 类 号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３ １６ 文 献标 识 码 ： Ａ ｄ ｉ １ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ — ７ ．０ ２ ０ ．０ ｏ： ０ ３ ６／．ｓ ．０ ６２ ５ ２ １ ．２ ０９ ｓ ４
海 量 的短 消息数 据。 这 些数 据 蕴 含 着大 量有 价 值 的 信 息 ， 这些 数 据 的挖 掘 应用 的重要性 日趋 显 著 。 对
本 文结合 频繁 词 集 挖 掘算 法 和 Ａ ｔ ｒｅ聚 类 算 ｎ— ｅ Ｔ 法， 引进 轮 廓 系 数 ， 计 适 合 短 文 本 混 合 聚 类 算 法 设
ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ｒｄ ｃ ｓ ｔｅ ｉ ｉ ａ ｓ ｒ ｈ ｎ ｅ ｉ ｎ ｔｓ ｔｅ ｏ ｅ ｐ ｔｘ ｏ ｕ ｎ ｓ ｂ ａ ｃ ｌ ｔ ｇ ｓ ｈ ｕ ｔ ｏ ｆ ｃｅ ｔ Ｆ ｒ ｅ ｌ ｓｅ ｉ ，ｐ ｏ ｕ ｅ ｈ ｎ ｔ ｌｄｕ ｔ ，ｔ ｅ ｌ ｎ ｉ ｅ ｍｉａ ｅ ｈ ｖ ｄａ ｅ ｔｄ ｃ ｍｅ ｔ ｙ ｃ ｕ ａ ｉ ｉ ｏ ｅ ｔ ｃ ｅ ｉｉｎ ． ｕ ｔ ｒ ｌ ｎ ｌ ｅ ｈ
一种基于代表点的快速聚类算法
一种基于代表点的快速聚类算法李晓翠;孟凡荣;周勇【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2012(48)4【摘要】目前经典的聚类算法在内存空间有限的情况下,聚类受到时间、空间等各方面的限制,提出一种基于代表点的快速聚类算法FCBRP(fast clustering based representative points).首先,判定数据集中所有节点的属性,当节点的D临域内存在大于等于K个邻居节点时,将其定义为代表点,代表点D临域内所有邻居节点与该代表点之间的平均欧氏距离即为该代表点的相关密度RD,所有的代表点组成代表点集合;将所有在代表点的D临域内的节点定义为能被代表的节点,并将其进行存储;既不是代表点、又不能被其它节点所代表的节点,将其定义为噪音节点;其次,对代表点集合进行聚类,对于给定的密度标准α,如果两个代表点满足密度相关,即两个代表点的相关密度分别乘以密度标准α后同时大于等于两者之间的欧氏距离,则将其划分到同一类簇中,通过对代表点的聚类,达到对数据的区域划分,得到所有类簇的基本形状;最后,对于被其它代表点所代表的节点,通过检测代表它们的代表点所属的类簇,判定被代表的节点所属的类簇,对于少数位于不同类簇中的代表点的D临域内的节点,将其划分到相对距离较近的代表点所属的类簇中.实验证明,FCBRP算法对空间需求较小,效率快,精度高,鲁棒性更佳.【总页数】9页(P504-512)【关键词】代表点选取;代表点聚类;FCBRP算法【作者】李晓翠;孟凡荣;周勇【作者单位】中国矿业大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于代表点的快速聚类算法 [J], 贾瑞玉;耿锦威;宁再早;何成刚2.一种基于代表点和点密度的聚类算法 [J], 陈园园;陈治平3.一种基于代表点的分布式数据流聚类算法 [J], 高兵;张健沛;杨静4.一种基于代表点的增量聚类算法 [J], 孟凡荣;李晓翠;周勇5.一种基于代表点质量的万有引力聚类算法 [J], 张晓民;张枫;刘黎明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
WRM 一种基于单词相关度的文档聚类新方法
WRM：一种基于单词相关度的文档聚类新方法伍赛*杨冬青*韩近强*张铭*王文清+冯英+（*北京大学信息与科学技术学院北京100871）（+北京大学图书馆中国高等教育文献保障系统管理中心北京 100871）（wsai@）摘要目前大多数的搜索引擎如Google、百度等，查询的结果都是按照重要度排序然后分页地显示给用户。
但是有时候这样显示并不能很好地服务于用户，用户经常要浏览了很多页面才找到自己所需要的内容。
如果将返回的结果再进行分类，就可以很好的解决这一问题。
不同于传统的向量空间模型的方法，本文提出了一种基于单词相关度的聚类方法。
实验的结果表明该方法具有较高的准确性和很高的效率。
关键字文档聚类，单词相关度，单词向量空间模型WVM，向量空间模型VSM，TF/IDF，聚类引擎中图法分类号TP311WRM: A Novel Document Clustering Method Based on Word RelationWu Sai* Yang Dong-Qing* Han Jin-Qiang*Zhang Ming* Wang Wen-Qing+ Feng Ying+ (*School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China, 100871) (+Administrative Center for China Academic Library & Information System Room 607, Peking University LibraryBeijing, China, 100871)Abstract The most popular search engines, such as Google and Baidu, answer users’ queries as lists of ranked results according to importance. But in some cases the most “important” is not the most useful for the user. A user has to look through several pages to get what he wants. Trying to classify the results is a good idea to solve this problem. In this paper, we propose a novel clustering method based on the word relation WRM, which is different from the traditional VSM method. Experiment results show that our method WRM is not only very effective but also efficient.Keywords Document Clustering, Word Relation, Word Vector Model (WVM), Vector Space Model (VSM) , TF/IDF, Clustering Engine1. 引言*面对网络资源爆炸式的激增，越来越多的人选择使用搜索引擎来帮助他们找到所需资源。
一种快速的文本聚类-分类法
一种快速的文本聚类-分类法
林春燕;朱东华
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2004(026)007
【摘要】本文提出了文本分类的一种新方法,该方法是将部分文献的内容词进行聚类,根据聚类的结果生成分类模型,再根据朴素的贝叶斯原理将文献进行归类.
【总页数】3页(P74-76)
【作者】林春燕;朱东华
【作者单位】北京理工大学应用数学系,北京,100081;北京理工大学管理与经济学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种基于主分量分析的恒星光谱快速分类法 [J], 覃冬梅;胡占义;赵永恒
2.一种背弃“音乐本体”的分类法——对中国传统音乐“四大类”分类法的质疑[J], 刘永福
3.一种基于快速KNFL的模式分类法及其在寂声/语声段识别中的应用 [J], 郑文明;赵力;邹采荣
4.一种基于改进的Newman快速算法的文本聚类方法 [J], 安娜;赵继广;刘绍海
5.一种基于卷积神经网络的恒星光谱快速分类法 [J], 王楠楠; 邱波; 马杰; 石超君; 宋涛; 郭平
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一种快速山峰聚类算法
第２ ５卷第 ７期
２０ ０ ８年 ７ 月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔｍ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ７ Ｉ２ ．
Ｊ１ ０ ８ ｕ．２ ０
８０ １ ， ｈｎ ３０ １ Ｃ ｉ ａ）
Ａ ｓ ａｔ ｅ ｌｓ ｒ ｇ ｅｈ ｉｕ ｅｃ ｂｄ ｈｃ ｓａ ｐｏ ｅ ｎ ｏ ｈ ｏｎａ ￣ ｏ （ ｂｔ ｃ：Ａｎ ｗｃｕｔｉ ｃｎｑ ｅｉ ｄｓｒ ｅ ，ｗ ｉ ｉ ｎ ｉ ｒｖｍｅｔ ｎｔｅｍ ｕｔｉ ｍ ｈｄ ＭＭ）ｏ ｌｓ ｒ ｇ ｒ ｅｎ ｔ ｓ ｉ ｈ ｍ ｎ ｆｃ ｔ ｎ ｕｅ ｉ
该算 法有 效地减 少 了运 算量 ， 高 了聚类 聚 类法 ；减 法 聚类 ；Ｐｔ ｅ — ｅ ；无监督 学 习 ｒ 中图 分类号 ：Ｔ ３ １４ Ｐ９ ． 文献 标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ ０ ） ７ ２ ４ — ３ ０ １３９ （０８ ０ —０３０
ｌａ ｎ ｎ ｅ ｒｉｇ
０ 引言
聚类分析是将特性 相似 的样本进 行划 分归类 的过 程 。聚 类分析既是从大量样本 中获 取知识 的重要手段 ， 也是数据挖掘
中 的 常 用 方 法 。 。 根 据 聚 类 准 则 的 不 同 ， 多 种 不 同 的 聚 类 有
损失的树表示 。它 主要用 于高维空间数据的存储 ， 为空间数据 挖掘做准备 。它 的思想 是递 归地划 分高维 的样本 集。为 了降 低 在处理高维样本 集 和大样 本集 时 的时间 复杂 度 ， 文将 Ｐ 本 － ｔｅ ｒ 引进到 山峰 聚类 算法 ， 聚类前 先将大 样本 集用 Ｐｔ ｅ ｅ 在 — ｅ 数 ｒ 据结 构分解成 ２ 个小 样本集 ； 后用 改进 的减法 聚类计 算每 然
一种快速、鲁棒的有限高斯混合模型聚类算法
中图法分 类号
Ｒａ ｐｉ ｄ Ｒｏ ｂ ｕｓ ｔ Ｃｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｆ ｏ ｒ Ｇａ ｕ ｓ ｓ ｉ ａ ｎ Ｆｉ ｎｉ ｔ ｅ Ｍｉ ｘｔ ｕ ｒ ｅ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
ＨＵ Ｑｉ ｎ ｇ － ｈ ｕ ｉ １ ’ ’ 。 Ｄ Ｉ ＮＧ Ｌ ｉ － ｘ ｉ ｎ １ ， 。 Ｌ Ｕ Ｙｕ － ｊ ｉ ｎ ｇ 。 ＨＥ Ｊ ｉ ｎ － ｒ ｏ ｎ ｇ ’
（ Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ７ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
分 混合 系数 及样本所属成分的概率 系数施加 熵惩罚算子 ， 实现对模 型成 分数 的两级控制 ， 快速 消除无效成 分， 使 算法
能在很 少的迭代 次数 内收敛到确定解 。传 统算法对初 始值 （ 成 分数 目 Ｃ 需事 先指 定） 的设置 非常敏感 ， 容 易导致 Ｅ Ｍ
算 法陷入局部 最优解或收敛到解 空间的边界 ， 而文 中的 算法对初 始值 的设 定没有特 殊的要 求 ， 实验证 明其具有很好 的
（ 武汉 大学 软件 工程 国家重 点实验 室 武 汉 ４ ３ ０ ０ ７ ２ ） （ 武汉 大学计 算机 学 院 武 汉 ４ ３ ０ ０ ７ ２ ） 。 （ 桂林 航 天工 业 学院信 息工 程 系 桂林 ５ ４ １ Ｏ ０ ４ ） 。
摘 要 有 限混合模 型聚类是一种基 于概 率模 型的有效聚 类方法 。针对 高斯 混合模 型的聚类算 法， 分 别对模型 的成
船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法
船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法牟军敏;陈鹏飞;贺益雄;张行健;朱剑峰;荣昊【摘要】To conduct fast clustering of automatic identificationsystem(AIS)ship trajectory data,in this paper,we propose a fast self-tuning spectral clustering(FSSC)algorithm based on the Hausdorff distance.The trajectory data are pre-processed by the Douglas-Peucker(DP)algorithm,which preserves the trajectory characteristics.Based on the Hausdorff distance,trajectory similarity measurement function and similarity matrix that can automatically choose the scaling parameters are proposed,and a spectral clustering algorithm is used to cluster the ship trajectory.To veri-fy the proposed method,we selected the estuary of the Yangtze River as a case study and the results indicate that the FSSC can obtain the main route in the marine navigation area.The consumption of computer resources is small,and the calculation speed is much faster than the usual clustering method.The proposed algorithm can provide a reference for the identification of main ship routes and improve the efficiency of maritime traffic management.%为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fast self-tune spectral clustering,FSSC).在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于Hausdorff距离,设计自动选取尺度参数的相似度度量函数,构造相似度矩阵并采用谱聚类算法对船舶轨迹进行聚类.以长江口水域船舶实际AIS数据为样本对算法进行了验证,结果表明:聚类结果能够准确提取水域船舶主要航路,算法消耗系统资源少,计算速度快.该方法对水域船舶主要航路识别,提高海事监管效率等方面具有参考意义.【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】5页(P428-432)【关键词】船舶自动识别系统;船舶轨迹;Douglas-Peucker算法;数据压缩;Hausdorff距离;谱聚类【作者】牟军敏;陈鹏飞;贺益雄;张行健;朱剑峰;荣昊【作者单位】武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;深圳招商蛇口国际邮轮母港有限公司,广东深圳518067;里斯本科技大学海洋技术与工程中心,里斯本1049-001【正文语种】中文【中图分类】U675.7随着国内外经济的不断发展，船舶数量不断增加，并呈现大型化、高速化和智能化的发展趋势[1]。
列举常用聚类算法
列举常用聚类算法聚类算法是一种将数据集中的相似数据分组的方法。
它是无监督学习的一种应用，可以在没有标签或类别信息的情况下对数据进行分类。
在机器学习和数据挖掘中，聚类算法被广泛应用于数据分析、图像处理、模式识别等领域。
本文将列举常用的聚类算法。
一、K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，它将数据集划分为K 个簇，每个簇包含距离其它簇最近的点。
该算法首先随机选择K个点作为初始质心，然后将每个点分配到与其距离最近的质心所在的簇中，并计算每个簇内所有点的平均值作为新的质心。
重复以上过程直到质心不再改变或达到预定迭代次数。
二、层次聚类算法（Hierarchical Clustering）层次聚类算法是一种自下而上或自上而下逐步合并或拆分簇来建立层次结构的方法。
该算法有两种实现方式：凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
凝聚层次聚类从每个数据点开始，将它们逐步合并成越来越大的簇，直到所有点都被合并为一个簇。
分裂层次聚类从整个数据集开始，将其逐步拆分成越来越小的簇，直到每个簇只包含一个点。
三、DBSCAN聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类方法，它可以识别任意形状的簇，并能够自动排除离群值。
该算法首先选择一个未访问的核心点作为起始点，并找到其可达范围内的所有点，并将它们加入同一簇中。
然后继续寻找未访问的核心点，并重复以上过程直到所有核心点都被访问完毕。
四、谱聚类算法（Spectral Clustering）谱聚类算法是一种基于图论和线性代数的聚类方法，它将数据集看作是一个图，在图上进行划分。
该算法首先构建一个相似度矩阵或邻接矩阵，并通过特征值分解或奇异值分解来获取特征向量和特征值。
然后将特征向量作为新的数据集，使用K均值或层次聚类等方法对其进行聚类。
一种基于主题的文本聚类方法
一种基于主题的文本聚类方法赵世奇;刘挺;李生【摘要】现有的文本聚类方法难以正确识别和描述文本的主题,从而难以实现按照主题对文本进行聚类.本文提出了一种新的基于主题的文本聚类方法: LFIC.该方法能够准确识别文本主题并根据文本的主题对其进行聚类.本方法定义和抽取了"主题元素",并利用其进行基本类索引.同时还整合利用了语言学特征.实验表明,LFIC的聚类准确率达到94.66%,优于几种传统聚类方法.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2007(021)002【总页数】5页(P58-62)【关键词】人工智能;模式识别;基于主题文本聚类;基本类索引;语言学特征【作者】赵世奇;刘挺;李生【作者单位】哈尔滨工业大学,信息检索实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,信息检索实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,信息检索实验室,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TP391随着网络信息的快速增长，提供一种有效的机制用来组织网络文本、帮助使用者获得他们想要的信息变得愈加重要。
因此，文本聚类技术被广泛研究。
虽然研究者已提出多种文本聚类方法，但是他们中很少能按照主题进行聚类。
在本文中，我们提出了一种新的文本聚类方法，我们将该方法命名为结合语言学特征的索引聚类法（Linguistic Features Indexing Clustering：LFIC）。
在基于主题的文本聚类方法中，一个主要的问题是如何对“主题”进行描述。
我们认为一个由一系列的有紧密联系的事件组成的主题［1］应该由包括参与者、地点、时间、道具、行为等一系列主题元素来表示。
例如，在“2004年8月27号，刘翔夺得雅典奥运会金牌”这一主题中，参与者为“刘翔”，地点为“雅典”，时间为“2004年8月27号”，道具是“金牌”，行为是“夺得”。
依照上述原则，我们建立了主题元素索引。
这样，具有相同主题的文本可以被索引并聚类。
一种高效的用于话题检测的关键词元聚类方法
２ Ｓ ａ ｎｘ ｏ ｉｃ ｙＬａ ｏ ａｏ ｙ ｏ ｍｐ ｔ ｒＮｅ ｗｏ ｋ，Ｘｉａ １ ０ ９，Ｃｈｉａ ．ｈａ ｉ Ｐｒ ｖｎ ｅＫｅ ｂ ｒ ｔｒ ｆＣｏ ｕ ｅ ｔ ｒ ’ｎ ７ ０ ４ ｎ；
３Ｓ ｈ ｏ ｆ ｎｏｍａｉｎ ｉａ ｉｅｓ ｙｏ ｉａ ｃ ｎ ｃｎ ｍｉ ， ’ｎ７ ０ ０ ， ｉａ ． ｃｏ ｌ ｆｒ ｔ ，Ｘ ’ｎＵｎｖｒｉ ｆ ｎ ｎｅａ ｄＥ ｏ ｏ ｃ ｘｉａ １ １ ０ Ｃｈｎ ） ｏＩ ｏ ｔ Ｆ ｓ
的 问题 ， 出 了一种 高效 的关键 词元 聚类 算 法． 提 该算 法在 进行 词元 簇 选择 时 ， 簇 间相 似 度分 配 权 为 值， 并借鉴 正 态分布 函数评 估词 元簇 的 个数 ， 高词 元 簇 的选择 精 度 ， 而减 少所 需 的词 元 聚类 次 提 从
数． 实验 结果表 明 ， 改进 的方 法应 用到舆 情监控 的 话题检 测 中， 将 能在 不 影响检 测精 度 的 前提 下有
ｅ ｅ ｔｉ ｅ ｔｆ ａ ｉｎ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｏ ｅａ ｐ ｉｄ ｄ ｅｔ ｔ ｏ ｒｅ ｆ ｉｎ ｙ Ｗ ｈ ｌ ｈ ｉ ｌｒｔ ｖ ｎ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔｏ ｌｏ ｉ ｉ ｈ ｃ ｎ ｎ ｔｂ ｐ ｌ ｕ ｏ ｉｓｌｗｅ ｆｉ ｅ ｃ ． ｅ ｃ ｉ ｔ ｅ ｓｍｉ ｉｙ ｅ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｔ ｒ ｃ ｍｍ ｉ ｅ — ａ ｅ ｖ ｎ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｔ ｅ ｔ ｓｒ ｃ ： ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｍ－ ｏ ｔ ｅ ｂ ｓ ｄ ｅ ｅ ｔｉ ｅ ｔｆ ａ ｉ ｌ ｏ ｉ ｔ ｉ ｏ ｈ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｏ ｍ ｅ ｔ ｅ ｒ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｆｅ ｆ ｉｎ ｙ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｐ ｂ ｉ ｐ ｎ ｏ ｏ ｉ ｒ ｓ ｓ ｅ ，ｗｈ ｒ ｈ ｒｇ ｎ ｌ ｈ ｅ ｕｒ ｅ ｎ ｓ ｏ ｆｉ ｅ ｃ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｕ ｌ ｏ ｉ ｉ ｎ ｍ ｎ ｔ ｙ ｔ ｍ ｃ ｃ ｏ ｅ ｅ ｔ ｅ ｏ ｉ ｉ ａ
一种快速减法聚类算法
参数 ｒ 决定 了网格 点 的数 目．设 网格 点 的数 目为 ” ，则 Ｊ
” — Ｆ １× Ｔ ＇ ２× … × ｒ
的值 越大 ， 网格 点 越密集 ，聚类 中心会 趋 向越好 ，但 计 算 量 也会 相 应 加 大．因此 ，在 实 际 问题 中可 以 则
收 稿 日期 ；２００５— １２一 Ｏ６
聚类 （ ｕ ｔａｔ ｅＣ ｕ ｔｒ ｇ ， 得 计算 量 由样本 数 目决 定 且不 会 随样本 维数 增 加呈 指数 增长 ．其 后 ， Ｓ ｂｒｃｉ ｌｓｅｉ ） 使 ｖ ｎ 文献
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维普资讯
第 ３期
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分词聚类算法
分词聚类算法
分词聚类算法是一种基于文本分词的聚类方法，它通过对文本进行分词处理，将文本转化为一系列离散的词语单元，并利用这些词语单元进行聚类分析。
该算法在文本挖掘、信息检索、自然语言处理等领域具有广泛的应用。
分词聚类算法的基本流程包括文本预处理、分词处理、特征提取和聚类分析等步骤。
在文本预处理阶段，需要对文本进行清洗、去重、去停用词等处理，以减少对后续聚类的干扰。
接着，利用分词算法对文本进行分词处理，将文本分割成单个的词语单元。
这些词语单元可以进一步进行词性标注、词频统计等处理，以提取出文本的特征信息。
在特征提取阶段，可以利用词频、TF-IDF等统计方法，将文本表示为向量空间模型中的向量，以便进行后续的聚类分析。
聚类分析阶段可以采用各种聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等，根据文本之间的相似度进行聚类。
相似度的计算可以采用余弦相似度、欧氏距离等方法。
分词聚类算法的优点在于能够处理大规模的文本数据，并且能够自动提取文本中的特征信息，避免了手工提取特征的繁琐过程。
此外，该算法还可以处理多种语言的文本数据，并可以灵活地调整聚类的粒度和数量，以适应不同的应用场景。
然而，分词聚类算法也存在一些挑战和限制。
例如，分词算法的准确性和效率直接影响到聚类结果的质量；同时，聚类算法的选择和参数设置也需要根据具体应用场景进行调整。
因此，在实际应用中，需要综合考虑算法的性能和效果，选择最适合的分词聚类算法来处理文本数据。
top2vec 语句
top2vec 语句Top2Vec是一种基于词嵌入的文本聚类和文本搜索算法。
它的核心思想是将文本数据映射到一个高维空间中，然后通过计算向量之间的相似度来实现聚类和搜索。
1. Top2Vec的工作原理是先通过Word2Vec训练得到词嵌入向量，然后通过Doc2Vec将文档映射为文档嵌入向量。
这样每个文档就可以表示为一个高维向量。
2. 在Top2Vec中，通过计算文档向量之间的相似度，可以实现文本聚类。
相似度较高的文档会被分到同一类别中，从而实现了文本的自动聚类。
3. Top2Vec还可以实现文本搜索功能。
通过计算查询向量与文档向量之间的相似度，可以找到与查询相关的文档。
这在大规模文本数据中具有很高的实用价值。
4. Top2Vec的一个重要特点是可以自动识别出聚类中的重要文档。
每个聚类中的文档都可以与其他文档进行比较，找到与其他文档相似度最高的前两个文档，并将其作为该聚类的代表文档。
5. Top2Vec算法中的一个关键步骤是如何选择合适的聚类数量。
为了解决这个问题，Top2Vec采用了一种基于密度的聚类算法，可以自动确定聚类的数量。
6. Top2Vec还可以根据用户的需求进行参数调优。
用户可以根据不同的应用场景，调整相似度阈值和聚类数量等参数，以得到更好的聚类和搜索结果。
7. Top2Vec的应用场景非常广泛。
它可以用于文本聚类、文本分类、文本搜索和推荐系统等领域。
在信息检索、社交媒体分析、舆情监测等方面都有很大的潜力。
8. Top2Vec的优势在于它不依赖于预定义的类别或标签，可以自动发现文本中的潜在模式和主题。
这使得它在面对大规模、多样化的文本数据时具有很强的适应性和鲁棒性。
9. Top2Vec的算法性能也非常高效。
它可以处理大规模文本数据，而且计算复杂度较低，速度较快。
这使得它在实际应用中能够快速地处理大量的文本数据。
10. 最后，Top2Vec还提供了一些可视化工具，可以直观地展示文本聚类和搜索的结果。
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（ 河北 政 法 职 业 学 院
王 舵 郄 君 张 娟 李文斌
河北 石家庄 ０ ０ ５ ） ５ ０ １
河北 石家庄 ００６） ５ ０ １
（ 石家庄经 济学院
河北 石家庄 ０ ０ ３ ） ５ ０ １
摘 要
词聚类是语言 自动处理 中一个重要的基础环节。传 统的统计 方法基于贪 婪原则 ， 常以语料 的似 然 函数或 困惑度 作为评
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价标准 ， 其主要缺 点是 ： 聚类速度慢、 初值对结果 的影 响大 、 易陷入局 部最优。针对这些 问题 ， 出 了基于相似度 测度和覆 盖方法的 提
聚类方法。该方 法计 算量小 、 聚类速度 快。而且 ， 借助覆盖原理有效减小 了初始 点选取对聚 类的影响程度 。实验证 踢， 效果理想 。 关键词 词聚 类 似然 函数 覆盖方法
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第２ ７卷 第 ８期
２１ ０ ０年 ８月
计算机 应 用与软件
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Байду номын сангаас
Ｖｏ ＿ ７ Ｎｏ ８ ｌ２ ． Ａｕ ． ２ ０ ｇ ０１
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种快 速 词 自动聚 类算 法
（ 中共石家庄 市委党校
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