贝叶斯层次聚类在文本挖掘中的应用与信息熵研究

"本文详细探讨了贝叶斯层次聚类在文本挖掘中的应用，以及与之相关的各种技术。作者姜宁在导师史忠植的指导下，深入研究了如何利用贝叶斯方法进行文本数据的聚类分析，以应对互联网信息爆炸带来的挑战。" 在文本挖掘领域，聚类分析是一种常用的技术，用于将相似的文本自动分组。贝叶斯层次聚类是这种方法的一个重要变体，它结合了贝叶斯统计和层次聚类的优势。贝叶斯方法允许在不确定性和信息不完全的情况下进行推理，而层次聚类则能够构建出有层次的聚类结构。 文章首先介绍了基于文档信息量变化的概率层次聚类。信息论在这里起到了关键作用，因为信息量的变化可以反映出文本内容的相似性。通过分析信息量在聚类过程中的动态，作者提出了一个新的聚类算法，该算法的贝叶斯解释是通过计算对数似然比来确定文档间的关联性。 其次，文章探讨了贝叶斯模型选择在聚类分析中的应用。作者提出了一种基于贝叶斯后验概率模型的层次聚类算法，该算法在处理真实文本数据时表现出高聚类准确率。模型选择是聚类分析中的重要环节，混合模型方法在这种背景下被广泛应用，作者对其进行了详细介绍和评估。 此外，文章还关注了无监督学习中聚类结果的评价问题。由于聚类与分类任务不同，缺乏明确的正确答案，因此评估聚类效果的方法如平均准确率（Average Accuracy）、查全率（Recall）和查准率（Precision）等指标被引入。这些指标对于衡量聚类算法的性能至关重要。 最后，考虑到高维特征空间的挑战，文章讨论了特征约简的重要性。特征约简不仅可以加快聚类速度，而且在保持较高聚类准确率的同时减少计算复杂性。作者提出了一种基于特征联合概率的高效特征相似性度量，用于特征选择和聚类，实验结果表明这种方法能有效提升聚类性能。 关键词：文本挖掘，层次聚类，信息熵，模型选择，混合模型，贝叶斯后验模型，贝叶斯估计，平均准确率，PA/NA，特征聚类。