KSNN：一种改进的K-means聚类算法

该资源是一篇关于汉语韵律短语边界识别的研究论文，主要探讨了如何利用分类回归树（Classification and Regression Trees, CART）技术来解决这个问题。在论文中，作者提到了聚类分析，特别是K-means聚类算法的局限性，如需要预设聚类数量和容易陷入局部最优。为了克服这些问题，文章提出了一种基于最近共享邻近节点的K-means聚类算法（K-means with Shared Nearest Neighbor, KSNN）。KSNN算法通过在数据集中寻找中心点并根据这些中心点确定聚类数量，从而自动确定K值，提高了全局收敛性能。 论文中，作者对比了KSNN算法与传统的K-means、粒子群优化K-means（PSO-KMeans）以及多中心聚类算法（MCA），实验结果显示KSNN在聚类效果上表现更优。此外，论文还可能涉及了CART模型在汉语韵律特征提取和短语边界识别中的应用，可能包括如何构建CART模型，如何利用模型对汉语韵律进行分析，以及模型在实际应用中的效果和优势。 CART是一种决策树学习方法，它能同时处理分类和连续型预测变量。在汉语韵律短语边界识别中，CART可能通过分析不同特征如音节、声调、停顿等，来判断一个词汇或音节是否作为韵律短语的边界。通过构建CART模型，研究者可以量化这些特征的重要性，并基于这些信息划分韵律单元。 整个研究可能包含以下步骤： 1. 数据预处理：收集汉语语音数据，提取韵律特征。 2. 特征选择：利用CART模型选择对韵律边界识别影响最大的特征。 3. 模型训练：使用CART算法构建决策树模型，以韵律特征为输入，短语边界为输出。 4. 验证与评估：对比KSNN聚类后的CART模型与其他聚类方法的识别效果，通过准确率、召回率等指标进行评估。 5. 实际应用：将优化后的模型应用于实际的汉语语音处理任务，如语音合成、语音识别等。 这篇论文的研究对于理解和改进汉语韵律分析的自动化过程具有重要意义，同时对自然语言处理领域的其他应用也提供了有价值的方法和思路。