利用OPTICS优化的KNN算法在网页聚类中的应用

"这篇论文是上海理工大学2010年发表的研究，主要研究了基于密度优化的KNN算法，通过提取网页文本的影响因子特征构建向量空间模型，并结合OPTICS算法的密度无关性来改进KNN算法，以提高聚类结果的稳定性和质量。作者为陈东晓和陈庆奎，属于工程技术领域的学术论文，涉及KNN算法、Web特征、奇异值分解和OPTICS算法等关键概念。" 正文: K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）算法是一种经典的监督学习方法，常用于分类和回归任务。该算法的基本思想是：一个样本的类别由其最近的K个邻居的多数类别决定，或者在回归问题中，由这K个邻居的平均值决定。然而，原始的KNN算法在处理高维数据时可能会遇到“维度灾难”问题，且对异常值敏感，这可能导致聚类效果不佳。 论文中提到的密度优化是针对这些问题的一种解决策略。OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）算法是一种无参数密度敏感的聚类方法，它能有效地发现不同大小和形状的聚类结构，且不受样本点数量的影响。通过结合OPTICS算法的密度无关性，可以识别数据中的局部密度，帮助筛选出真正相关的邻居，从而改进KNN算法，降低异常值和高维噪声对结果的影响，提高聚类的稳定性。 在特征提取方面，论文提到了对网页文本的影响因子特征的抽取。在Web数据挖掘中，特征通常包括关键词、链接结构、元数据等，这些信息可以反映网页的主题和关联性。通过奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）等降维技术，可以从高维文本特征中提取主要成分，减少冗余信息，进一步优化KNN算法的性能。 论文的实验部分可能详细探讨了应用这些改进后KNN算法的效果，对比了传统KNN算法和优化后的算法在聚类质量和稳定性上的差异。实验结果证实了提出的密度优化方法能够显著提升KNN算法的性能，生成的聚类结果质量较高。 总结来说，这篇论文贡献了一种新的方法，通过结合OPTICS算法的密度优化和网页文本特征的提取，改进了KNN算法，以适应高维和复杂的数据环境，提高了分类和聚类任务的准确性。这种方法对于大数据分析和文本挖掘领域具有重要的实践意义。