文本聚类 描述定义和原理

文本聚类是一种对文本数据进行自动分类的技术，其目的是将具有相似特征或主题的文本归为一组。该技术可以帮助用户快速整理并理解大量的文本数据。

文本聚类的原理通常是通过计算文本的相似性来实现。其过程可以分为两个步骤，即特征提取和聚类。在特征提取阶段，会将文本转化为数学向量表示，通常可采用词袋模型或词向量模型。在聚类阶段，采用聚类算法（如K-means）来将向量相似的文本分为同一类别。

总之，文本聚类可帮助用户实现文本分类、文本挖掘、信息检索等任务，具有广泛的应用前景。