一种简单实用的聚类算法是k均值算法(k-means),由Stuart Lloyd于1957年提出。该算法虽然无法保证一定能够得到最优聚类结果,但实践效果非常好。基于k均值算法衍生出许多改进算法,先介绍 k均值算法,然后推导它的一个变种。 1.基本原理 形式化啊定义 k均值算法所解决的问题,给定 n 个向量 d1 到 dn,以及一个整数 k...
K-均值聚类算法的虚假评论聚类结果 用K-mean进行分析,选定初始类别中心点进行分类。 一般是随机选择数据对象作为初始聚类中心,由于kmeans聚类是无监督学习,因此需要先指定聚类数目。 层次聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。 从树的...
传统的K-均值算法(K-means clustering)是一种得到最广泛使用的聚类算法.其应用领域非常广泛,包括文本聚类,图像及语音数据压缩,使用径向基函数网络进行系统建模的数据预处理,以及异构神经网络结构中的任务分解.而且对大型数据集而言,K-均值算法是具有相对可伸缩的和高效的性能.由于K-均值算法聚类效果依赖于数值K的确定,...
一种用于文本聚类的改进二分K-均值算法
2009年8月,新浪微博(micro-blog)开始服务,随后各家微博服务在国内得到广泛传播和应用"。微博具有文本信息短(140字包括标点符号)、词量少、裂变式传播、传播速度快、用词不规范等特征,使原文本可视化研究技术框架中的聚类或分类方法提取热点话题变得困难。
针对K均值算法(KM)和二分K均值算法(BKM)在聚类分析存在的不足,基于合作聚类思想,提出了一种改进的文本聚类算法:合作二分K均值算法(CBKM)。本文主要的工作和取得的成果如下:(1)对当前主要的文本聚类方法及代表性算法进行了深入分析和研究,指出了各种代表性算法的优缺点及适用范围。(2)对文本聚类中文本表示模型、...
10-SBERT句子向量+K均值聚类-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTopic/Top2Vec主题模型/Word2Vec/Do 17:43 11-KeyBert英文分词-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTopic/Top2Vec主题模型/Word2Vec/Doc2Ve 06:47 12-KeyBert中文分词-零代码一键文本挖掘-DIKW软件-LDA/ATM/DTM/BERTop...
线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,并在保持各数据点临近位置关系情况下,把高维空间数据点映射为低维空间对应的数据点.文章采用LLE-k均值方法进行中文文本聚类研究.首先利用LLE进行降维处理,然后对得到的线性特征向量用k均值进行聚类分析,与PCA、ISOMAP和LLE算法比较,结果显示LLE-k均值算法能得到更好...
在已有聚类算法的基础上,提出了一种新的文本聚类新方法——合作二分K-均值算法(简称CBKM)。该算法以K-均值算法和二分K-均值算法为基础,通过整体聚类、合作聚类和聚类融合3个阶段,对中间聚类结果进行再次划分,产...
基于k46均值的文本聚类分析 1.1国内外的研究现状第一章绪论数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据库中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要。当数据库挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时,这个过程就称为文本数...