利用潜在语义索引的谱聚类在文本分析中的应用
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更新于2024-08-08
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"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。
2008-10-17 上传
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