利用潜在语义索引的谱聚类在文本分析中的应用

"该研究提出了一种基于潜在语义索引的谱聚类方法，用于解决传统文本聚类算法在处理高维度文本向量时遇到的问题，如局部最优困境。这种方法结合了潜在语义索引（LSI）和谱聚类的优势，能够分析词与词之间的语义关系，并能适应各种形状分布的样本数据聚类。实验在航空安全报告的聚类中展示了其良好的效果。" 在文本挖掘和自然语言处理领域，聚类是一种常见的无监督学习方法，用于将相似的文本分组到一起。传统的文本聚类方法，如K-means或层次聚类，常常面临高维度数据的挑战，因为每个文本可以被表示为一个包含所有单词出现频率的高维向量。这种高维向量空间可能导致“维度灾难”，使得计算复杂度增加，同时算法容易陷入局部最优状态，无法找到全局最优聚类结果。 潜在语义索引（LSI）是解决这一问题的一种技术，它通过奇异值分解（SVD）对文本进行降维。LSI假设词和文档之间的关系可以通过一个低秩矩阵近似来捕获，从而减少了向量的维度，同时保留了文本的主要语义信息。通过这种方式，LSI能够揭示词与词之间的隐藏关联，减少噪声并增强聚类性能。 谱聚类则是一种利用图论概念进行聚类的方法。它首先构造一个相似性图，其中节点代表文本，边的权重表示文本间的相似度。然后，通过谱分解图的拉普拉斯矩阵找到最佳的分割，以实现聚类。谱聚类不受数据分布形状的限制，对于非凸或非圆滑的聚类结构有很好的适应性。 结合LSI和谱聚类，该研究提出的算法旨在克服各自方法的局限性。LSI处理语义信息，谱聚类处理数据结构，两者的结合可以在降低维度的同时，保持聚类的有效性和准确性。通过在航空安全报告的聚类实验中，这种方法展示出优于传统方法的效果，证明了其在处理实际问题中的实用性。 这篇论文的研究贡献在于提供了一种有效结合LSI和谱聚类的文本聚类新方法，对于处理大规模、高维度文本数据的聚类任务具有重要的理论和实践价值。未来的研究可能进一步探索如何优化这个方法，例如引入深度学习技术改进语义理解，或者结合其他聚类算法以提高性能。