北大NLP课程：第07章互联网数据挖掘——聚类算法详解

《互联网数据挖掘》课程的第07章聚焦于聚类算法，这是自然语言处理系列课程中的一个重要部分，适用于希望深入了解这一领域的学生。聚类是数据挖掘中的无监督学习方法，其核心目标是将数据自动分为若干个类别，确保同一类别内的数据具有较高的相似性，而不同类别间的相似度较低。在本章中，讲解了以下关键知识点： 1. **聚类概念**：聚类是根据数据内在结构将其分成不同的组，无需预先标记类别。常见的应用场景包括新闻聚类、话题检测、检索结果组织和网络社区发现。 2. **聚类器**：介绍了一些常见的聚类算法，如K-Means聚类，这是一种迭代的分层聚类方法，通过不断计算数据点与中心点的距离来分配它们到最接近的类别。还有层次式聚类（Hierarchical clustering），包括自底向上的凝聚式（如single-link, complete-link, group-average）和自顶向下的划分式（Divisive clustering）两种策略。 3. **聚类质量评估**：聚类效果的好坏通常通过类簇内部的紧密度（最小化内部文档距离）和类簇间的分离度（最大化外部文档距离）来衡量。此外，还提到了几种距离（或相似度）测度，如欧式距离、L1范式和余弦相似度，这些在文本聚类中尤其重要。 4. **聚类算法举例**：详细解释了凝聚式聚类的过程，如如何初始化每个文档为单独类簇，然后逐步合并最相似的类簇，直到达到预设的类簇数量或相似度阈值。同时，展示了划分式聚类如何从一个大类簇开始分割。 5. **聚类结果展示**：层次式聚类的结果通常表现为树形图，直观地展示类簇之间的关系和演变过程。 通过学习这一章节，学生将掌握如何在实际场景中应用聚类算法，理解如何构建有效的聚类模型，并能够对不同类型的数据进行分类和组织，这对于理解和利用大数据具有重要意义。对于希望进一步探索自然语言处理和数据挖掘的学者来说，本章内容是深入学习后续章节如情感分析、信息抽取和推荐系统的基础。全套课程资源可供下载，为学习者提供了丰富的学习材料和实践平台。