简要叙述文本聚类的基本流程

文本聚类是一种无监督学习方法，其基本流程可以概括为以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先，对原始文本进行清洗和标准化处理，这包括去除停用词、标点符号，转换为小写，可能还需要进行词干提取或词形还原等操作，以便减少噪音并提取关键信息。

2. **特征提取**：将文本转换成数值表示，常用的方法有词袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）或使用词嵌入（如Word2Vec、GloVe），这些方法将文本转换为可以计算相似度的向量形式。

3. **选择或构建距离/相似度度量**：确定衡量文本之间相似度的度量方法，如余弦相似度或Jaccard相似度等。

4. **聚类算法应用**：使用聚类算法对文本向量进行分组。常见的聚类算法有K-means、层次聚类（如凝聚或分裂法）、DBSCAN、谱聚类等。根据具体应用场景和数据特性选择合适的算法。

5. **确定聚类数量**：确定聚类的最佳数量，可以使用肘部法则（Elbow Method）、轮廓系数（Silhouette Coefficient）等方法帮助决定。

6. **评估和调整**：对聚类结果进行评估，检查各个簇内的文本是否具有较高的内部一致性，簇间是否有明显的区别。如果必要，可以调整参数或尝试其他算法进行改进。

7. **可视化结果**：为了更好地理解聚类结果，通常会将文本按照簇进行可视化展示，如使用散点图或词云图。