改进的文本聚类算法：基于单词相似度

"基于单词相似度的文本聚类是一种改进的文本聚类算法，旨在解决传统向量空间模型中数据维度过高和忽视单词语义关系的问题。通过计算单词之间的相似度，将单词分类并用单词类来表示文本，降低向量空间的维度，从而提高聚类效果。该算法在实验中表现出优于传统方法的聚类性能。" 在文本挖掘和自然语言处理领域，文本聚类是一种无监督学习方法，用于将大量文档自动组织成不同的类别，而无需预先标记的数据。传统的文本聚类方法通常基于向量空间模型（Vector Space Model, VSM），其中每个文档被视为一个高维向量，向量的每个维度代表一个词汇项，向量的值表示相应词汇项在文档中的频率或TF-IDF值。 然而，这种方法存在两个主要问题：一是数据维度过高，因为每个文档可能包含数千个独特的词汇，导致计算复杂度增加；二是忽略了单词之间的语义关系，同一个概念的不同表达形式（如同义词）在向量空间中可能被视为完全不同的项。 针对这些问题，基于单词相似度的文本聚类算法提出了一种新的策略。首先，它利用单词相似度度量（如余弦相似度、Jaccard相似度或Word2Vec等词嵌入模型）来识别和归类语义相关的单词，这有助于捕捉到单词间的语义关系。然后，将文档表示为由单词类组成的向量，而不是原始的单词项，从而降低向量空间的维度。这种降维有助于减少计算负担，并能更好地捕捉文档的主题。 在聚类阶段，可以采用多种聚类算法，如K-means、层次聚类或DBSCAN等。在这个例子中，作者提到了基于划分的聚类方法，这通常是指K-means，它通过迭代调整每个文档的类别归属，以最小化簇内的差异和最大化簇间的差异。 实验结果显示，基于单词相似度的文本聚类算法相比传统VSM方法，能够实现更好的聚类效果，这表明考虑单词的语义信息对于改善文本聚类的性能是至关重要的。这种方法对于大规模文本数据的处理尤其有价值，因为它可以有效地减少计算复杂性，同时提高聚类的准确性和可解释性。