文本稀疏下短文本聚类：K-means算法的改进与实验验证

本文主要探讨了在文本类别数目未知的情况下，如何对数据量相对较少且特性为每篇样本文章数据稀疏的短文本进行有效的聚类问题。短文本由于其独特的性质，即单篇样本内的数据量极其有限，通常在100词左右，且整体数据集中的文章数量较少，这使得传统的聚类方法，如K-means，难以在这些条件下获得理想的结果。 K-means算法是一种常用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为预设数量的簇，每个簇内的数据点彼此相似，而与其他簇的数据点相距较远。然而，对于短文本而言，直接应用K-means可能会因为数据稀疏性和维度较高而导致簇内噪声干扰或簇间界限模糊。 为了改善这种情况，作者提出了一个基于K-means的改进算法。首先，针对短文本数据稀疏的特点，该算法采用了一种简单的降维方法，可能是通过特征选择、主成分分析（PCA）或其他降维技术来减少数据的维度，从而提高聚类的效率和准确性。这样可以降低噪音的影响，并突出数据的主要特征。 其次，改进算法引入了新的判别样本点距离的方法。在原始的K-means中，样本点之间的距离通常是基于欧氏距离或余弦相似度等度量。作者可能采用了更加适应文本数据的相似性度量，例如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）或者词嵌入（Word Embeddings），来更准确地评估文本间的语义相似性，而非仅仅依赖于词汇的表面相似。 实验部分展示了改进后的算法与原始K-means算法相比，在保持类别划分准确性的前提下，显著提高了聚类性能。通过比较两类算法的聚类结果，可以量化评估新方法在精度、召回率、F1分数等指标上的提升，证明了其在处理短文本数据集上的优势。 总结来说，本文的研究重点在于解决短文本聚类中的挑战，通过创新的降维策略和样本点距离计算方法，优化了K-means算法，以适应这种数据稀疏且类别数未知的情况。该研究成果对于实际应用中的文本分类、文档归档和信息检索等领域具有重要的价值。