基于文本聚类算法研究

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1、聚类作为一种知识发现的重要方法，它广泛地与小文信息处理技术相结合，应用于网络信息处理小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小的有效应用，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。其口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。本文主耍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木思想和实现步骤，并分析两

2、种算法的聚类效果。同时介绍了两种算法的改进算法。AbstractClusteringasanimportantknowledgediscoverymethod,whichextensivelywithChineseinformationprocessingtechnology,usedinnetworkinformationprocessingtomeettheuserstoquicklyaccessfromtheInternet,theinformationresourcestheyneed.Textclusteringisaclusteringproblemintheeff

3、ectiveapplicationoftextmining,whichaccordingtothedifferentcharacteristicsoftextdata,accordingtothesimilaritybetweenthetext,thetextwillbedividedintodifferentclusters.Theaimistomakethesameclassaslargeaspossiblethesimilaritybetweenthetext,anddifferenttypesoftextassmallaspossiblethesimilaritybet

4、ween.Theclusteringprocesswithoutguidance,priortothedatastructureisunknown,isatypicalunsupervisedclassification.Thispaperstudiestheeffectofinfluencingfactorsthattextclustering,textrepresentationofthemodelsuchastheBooleanmodel,vectorspacemodel,probabilisticretrievalmodelandlanguagemodel.Alsost

5、udiedtheanalysisofsuchtextclusteringalgorithm:hierarchicalclustering,agglomerativehierarchicalclusteringalgorithm,hierarchicalclusteringalgorithmtosplitandsoon.Alsostudiedthetextclusteringalgorithmanalysisandmethodsofimprovement.Keywords：Textclusteringclusteringmethodk-meansom毕业设计（论文）原创性声明和使

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