文字聚類是乙個將文字集分組的全自動處理過程，是一種典型的無指導的機器學習過程。類是通過相關資料發現的一些組，類內的文字和其它組相比更為相近。換一種說法就是，文字聚類的目標是找到這樣一些類的集合，類之間的相似度盡可能最小，而類內部的相似性盡可能最大。作為一種無監督的機器學習方法，聚類是不需要訓練過程的，也不需要預先對文件進行手工標註類別，所以聚類技術很靈活並有較高的自動化處理能力，目前已經成為對文字資訊進行有效地組織、摘要和導航的重要手段，被越來越多的研究人員所關注。
文字挖掘之聚類演算法之CLARA聚類演算法
clara 大型應用中的聚類方法 kaufmann and rousseeuw in 1990 不考慮整個資料集,而是選擇資料的一小部分作為樣本.clara演算法的步驟 它從資料集中抽取多個樣本集,對每個樣本集使用pam,並以最好的聚類作為輸出 clara 演算法的步驟 1 for i 1 to v...
文字挖掘之文字聚類演算法之PAM（k 中心點）
pam演算法的原理 選用簇中位置最中心的物件，試圖對n個物件給出k個劃分 代表物件也被稱為是中心點，其他物件則被稱為非代表物件 最初隨機選擇k個物件作為中心點，該演算法反覆地用非代表物件來代替代表物件，試圖找出更好的中心點，以改進聚類的質量 在每次迭代中，所有可能的物件對被分析，每個對中的乙個物件是...
NLP筆記之文字聚類
文字聚類是聚類在文字上的應用。由淺入深，需要先介紹聚類的思想。聚類是將給定物件的集合劃分為不同子集的過程，目標是使每個子集內部的元素盡量相似，不同子集 簇 之間的元素盡量不相似。根據元素從屬集合的確定程度，聚類分為硬聚類和軟聚類。1.硬聚類 每個元素被確定地分入乙個類 2.軟聚類 每個元素與每個簇都...