Web文本聚类算法的改进与应用研究

"基于Web文本的聚类算法的应用研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了基于Web文本的聚类算法在信息挖掘中的应用。随着互联网的快速发展，网络数据信息量急剧增加，如何有效地对这些信息进行分析和挖掘变得至关重要。聚类分析作为一种无监督学习方法，能够自动对数据进行分类，无需人为干预，因此在Web文本挖掘中具有重要的理论和实践价值。 论文作者许英杰在计算机应用技术专业指导下，深入研究了聚类技术在Web文本挖掘中的应用。Web文本挖掘涵盖了数据挖掘、信息检索和智能算法等多个领域，而文本聚类是其关键组成部分。聚类过程主要包括文本预处理和聚类分析两个阶段。 在预处理阶段，论文提出了一种基于遗传策略的特征选取方法。利用遗传学原理，该方法能够在非监督学习环境下对文本进行降维处理，降低聚类算法的复杂度，同时保持聚类精度。这种方法有助于处理海量的文本数据，提高处理效率。 在聚类分析阶段，论文重点分析了经典的K-Means算法，并提出了改进的K-Means（WIPD）算法，针对孤立点和异常数据进行了优化。改进的WIPD算法首先识别并提取孤立点，然后对剩余样本进行聚类，采用自适应策略和最大距离的聚类中心选择方法，以避免陷入局部最优，保证聚类结果的全局最优。最后，将孤立点重新整合到聚类结果中，确保了聚类的完整性和准确性。实验表明，改进的WIPD算法在Matlab平台上表现优越，具有更好的性能。 论文最后将改进后的聚类算法应用于实际的Web文本聚类系统中，实现了整个聚类过程，并通过实验验证了新算法的可行性和有效性。关键词包括Web文本、特征选择、遗传算法、孤立点和聚类，这些都是该研究的核心概念。 这篇论文对基于Web文本的聚类算法进行了深入研究，特别是特征选择和孤立点处理方面的创新，为Web文本挖掘提供了新的方法和技术支持。