改进的k-means算法在文本聚类中的应用

"聚类分析，特别是k-means算法在文本聚类中的应用和改进" k-means算法是一种经典的聚类方法，广泛应用于数据挖掘、图像分析、市场细分等多个领域，尤其是文本聚类。该算法的基本思想是通过迭代过程将数据集分成k个簇，使得每个簇内的数据点彼此相似，而不同簇间的数据点差异较大。在这个过程中，k-means算法以最小化簇内平方误差和（SSE）为目标，即簇内所有数据点到质心的平方和。 然而，k-means算法存在一些固有问题。首先，它需要预先设定簇的数量k，这对实际应用来说并不总是直观或易于确定。其次，k-means容易陷入局部最优，尤其是在初始质心选择不当的情况下，可能导致聚类结果偏离全局最优解。最后，k-means对异常值敏感，一个离群点可能会显著影响簇的结构。 针对k-means的局限性，文中提出了一种改进算法，旨在通过局部搜索优化策略来提高聚类质量。该方法在k-means迭代过程中引入了新的步骤，当算法达到局部最优时，不会立即停止，而是基于目标函数值的变化对聚类结果进行再划分。通过对目标函数的推导，算法可以判断当前聚类是否接近全局最优，并据此决定是否进行额外的迭代。这种局部迭代策略扩展了k-means的搜索范围，有助于找到更优的聚类结构。 实验结果显示，改进的k-means算法在保持线性时间复杂度不变的基础上，能够有效提升聚类质量。这使得算法在处理大规模文本数据集时，不仅效率高，而且聚类效果更佳。文章特别强调了在文本聚类中的应用，其中文本通常被表示为向量空间模型，每个文档由词频向量表示。这种方法可以捕捉到文本之间的语义关系，从而更准确地进行聚类。 关键词：文本聚类，k-means，向量空间模型，局部迭代 中图分类号：TP391（计算机科学技术） 文献标志码：A（表示该文章属于学术论文，具有较高的学术价值） k-means聚类算法虽然简单且高效，但存在局限性。通过引入局部搜索优化的改进策略，可以在一定程度上克服这些问题，提高聚类的准确性和鲁棒性。这一改进对于文本挖掘和数据分析等领域具有重要意义，特别是在面对大量非结构化文本数据时，能够提供更优质的聚类解决方案。