文本分类聚类
文本分类和聚类有什么区别？
⽂本分类和聚类有什么区别？简单点说：分类是将⼀⽚⽂章或⽂本⾃动识别出来，按照先验的类别进⾏匹配，确定。
聚类就是将⼀组的⽂章或⽂本信息进⾏相似性的⽐较，将⽐较相似的⽂章或⽂本信息归为同⼀组的技术。
分类和聚类都是将相似对象归类的过程。
区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。
分类器需要由⼈⼯标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。
聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。
聚类不需要⼈⼯标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中⾃动⽣成。
分类适合类别或分类体系已经确定的场合，⽐如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，⼀般作为某些应⽤的前端，⽐如多⽂档⽂摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类(classification )是找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使⽤模型预测类标记未知的对象类。
分类技术在数据挖掘中是⼀项重要任务,⽬前商业上应⽤最多。
分类的⽬的是学会⼀个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某⼀个类中。
要构造分类器，需要有⼀个训练样本数据集作为输⼊。
训练集由⼀组数据库记录或元组构成，每个元组是⼀个由有关字段(⼜称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有⼀个类别标记。
⼀个具体样本的形式可表⽰为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表⽰字段值，c表⽰类别。
分类器的构造⽅法有统计⽅法、机器学习⽅法、神经⽹络⽅法等等。
不同的分类器有不同的特点。
有三种分类器评价或⽐较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。
预测准确度是⽤得最多的⼀种⽐较尺度，特别是对于预测型分类任务。
计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是⾮常重要的⼀个环节。
对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。
另外要注意的是，分类的效果⼀般和数据的特点有关，有的数据噪声⼤，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的⽽有的是连续值或混合式的。
txt 数据处理方法
txt 数据处理方法在文本数据处理领域，常用的方法包括数据清洗、文本分词、文本向量化、文本分类和文本聚类等。
这些方法可以帮助我们有效地处理和理解大量的文本数据，并从中提取有价值的信息。
下面将对这些方法进行详细说明。
1.数据清洗数据清洗是文本数据处理的第一步，它的目的是去除文本数据中的噪声和冗余信息，以提高后续分析的准确性。
在数据清洗过程中，常见的操作包括去除HTML标签、去除特殊字符、去除停用词、转换为小写等。
此外，还可以使用正则表达式来匹配和替换特定模式的文本。
2.文本分词文本分词是将连续的文本序列切割成离散的词语的过程。
分词的目的是将文本数据转换为计算机可以理解和处理的形式。
常用的分词方法有基于规则的分词和基于统计的分词。
基于规则的方法利用预先定义的分词规则和词典进行分词，而基于统计的方法则利用统计模型来估计词语的出现概率。
目前，基于统计的分词方法更加普遍和广泛应用。
3.文本向量化文本向量化是将文本数据转换为数值形式的过程。
在文本向量化中，常用的方法有词袋模型、TF-IDF模型和词嵌入模型等。
词袋模型将文本表示为一个向量，其中每个维度表示一个词语在文本中的出现频率。
TF-IDF模型根据词语的重要程度来对词语进行加权，以更好地反映词语在文本中的重要性。
词嵌入模型则利用神经网络等方法将词语嵌入到一个低维向量空间中，以更好地表示词语的语义信息。
4.文本分类文本分类是将文本数据分到预定义的类别中的过程。
在文本分类中，常见的方法有基于规则的分类、朴素贝叶斯分类、支持向量机分类和深度学习分类等。
基于规则的分类方法利用人工定义的规则和特征来进行分类，而朴素贝叶斯分类、支持向量机分类和深度学习分类等方法则利用统计和机器学习方法来进行分类。
最近，深度学习分类方法在文本分类领域取得了很大的成功。
5.文本聚类文本聚类是将文本数据按照相似性进行分组的过程。
在文本聚类中，常用的方法有K-means聚类、层次聚类、密度聚类和谱聚类等。
高效处理文本数据的技巧和方法
高效处理文本数据的技巧和方法随着信息时代的到来，文本数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是在工作中，学习中，还是日常生活中，我们都会频繁地接触到大量的文本数据。
而对于这些文本数据的处理，往往需要花费大量的时间和精力。
因此，如何高效地处理文本数据成为了许多人关注的焦点。
本文将探讨一些高效处理文本数据的技巧和方法，希望能够为大家提供一些有用的帮助。
一、数据清洗在处理文本数据之前，首先要进行数据清洗。
数据清洗是指对文本数据进行去噪、去重、去冗余等操作，以保证数据的质量和准确性。
常见的数据清洗方法包括：1.去除停用词停用词是指在文本中频繁出现但无实际意义的词语，如“的”、“了”、“是”等。
在处理文本数据时，去除停用词可以减少数据量，提高处理速度，同时也能够提高数据的质量。
2.去除特殊符号在文本数据中，常常包含各种特殊符号，如标点符号、换行符等。
在处理文本数据时，需要将这些特殊符号去除，以保证数据的整洁和准确性。
3.去重文本数据中可能包含大量重复的内容，需要进行去重操作，以减少数据量，提高处理效率。
4.词干提取词干提取是指将词语的词干提取出来，如将“running”提取为“run”，以减少数据的冗余，提高数据的处理速度和准确性。
二、文本分词在处理文本数据时，常常需要对文本进行分词操作，将文本划分为词语。
文本分词是文本处理的基础操作，对文本数据的处理效率和准确性具有重要影响。
常见的文本分词方法包括：1.基于规则的分词空格、标点符号等划分词语。
这种方法简单易行，但对于复杂的文本数据效果不理想。
2.基于统计的分词基于统计的分词是指通过统计文本中词语的频率和位置等信息来进行分词，如使用TF-IDF算法来提取关键词。
这种方法对文本数据的处理效果较好，适用于处理复杂的文本数据。
3.基于机器学习的分词基于机器学习的分词是指利用机器学习算法来对文本进行分词，如使用神经网络来进行词语的分割。
这种方法适用于处理大规模、复杂的文本数据，具有较高的处理效率和准确性。
文本分类聚类算法
文本分类聚类算法
文本分类聚类算法是一种将文本数据根据其内容或特征进行分类和聚类的方法。
常见的文本分类聚类算法有以下几种：
1. K-means聚类算法：K-means是一种基于距离的聚类算法，
可以用于将文本数据划分为k个不同的类别。
该算法通过迭代地更新类别的均值来找到最佳的聚类结果。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法通过计算文本数据之间的相似度或距离来将其分层次地组织成一个层次结构。
这样可以通过设置层次结构中的切割点来得到不同的聚类结果。
3. 朴素贝叶斯分类算法：朴素贝叶斯分类算法是一种基于统计学原理的文本分类算法，它通过计算文本数据在不同类别下的条件概率来进行分类。
4. 支持向量机分类算法：支持向量机分类算法是一种基于机器学习的文本分类算法，它通过在特征空间中构建一个最优的超平面来实现分类。
5. 基于深度学习的分类算法：近年来，随着深度学习的发展，深度学习在文本分类聚类领域也得到了广泛应用。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些算法在不同场景下有不同的适用性和性能表现，具体选择哪种算法需要根据具体问题和数据特点来决定。
文本分析算法
文本分析算法文本分析算法是当今文本分类、句子检测、文本聚类、文本抽取、垃圾邮件过滤、自然语言处理(NLP)和搜索引擎技术等领域的一个重要研究课题。
随着数据科学的发展，这些领域涉及的方法越来越多，文本分析算法也在不断深入发展。
简而言之，文本分析算法是指在文本处理过程中使用的算法。
这些算法可以用于从原始文本中提取和解释有用信息，从而帮助用户识别重要文本特征，进行深入研究和分析。
文本分析算法也可以称为“文本挖掘算法”，它可以从大量文本中抽取、检验、归类和发现有价值的信息。
文本分析算法的主要用途是将原始文本数据转换为有用的信息，比如：1.本分类：文本分类算法可以将文本分类为不同的类别，比如政治、社会、娱乐、新闻等。
2.子检测：句子检测算法可以用于检测具有特定语义的句子。
3.本聚类：文本聚类算法可以将文本分类到不同的类别中，从而更好地理解文本的含义。
4.本抽取：文本抽取算法可以从文本中抽取出最重要的文本片段，从而更好地理解文本的含义。
5.圾邮件过滤：垃圾邮件过滤算法可以对垃圾邮件进行过滤，从而将有用的邮件分类为不同的类别。
6.然语言处理：自然语言处理(NLP)算法可以帮助机器理解、分析和操作文本，从而可以实现自动文本摘要、文本分类、文本聚类等一系列任务。
7.索引擎技术：搜索引擎技术使用文本分析算法，比如关键词提取算法，可以有效地识别和排序出搜索结果。
众所周知，文本分析算法的实现受到语言的限制，这也就意味着不同语言的文本分析算法也会有所不同。
英语文本分析算法的实现一般使用基于特定语义的规则，这些规则可以帮助算法分析和理解文本。
其他语言文本分析算法的实现也大体类似，但会有一定差异。
由于文本分析算法受到语言的限制，所以在实现时需要分类和定义不同语言的语句结构和词汇，然后再用这些词汇构建不同的结构。
这些结构可以通过文本生成模型来实现，文本生成模型可以用来发现文本中有意义的特征，比如词汇、句子形式、语义等。
文本分析算法还可以使用机器学习技术来提高效率，比如神经网络、决策树、支持向量机等。
基于机器学习的文本分类与聚类分析技术研究
基于机器学习的文本分类与聚类分析技术研究随着互联网时代的到来，海量的文本数据已经变得非常普遍。
如何从大量的数据中提取有用的信息，近年来成为了很多企业和机构需要面对的一个问题。
而文本分类和聚类分析技术则成为了解决这个问题的最佳选择之一。
本文将基于机器学习的文本分类与聚类分析技术进行深入研究。
一、文本分类技术浅析文本分类技术是现代信息处理技术的一个重要组成部分，其运用机器学习等算法对文本信息进行分析，然后将其归类至不同的类别中。
这种技术能够将海量的文本信息进行有效地分类，极大地提高了文本信息处理的效率。
文本分类算法的种类繁多，其中主要有基于特征的分类方法、基于概率的贝叶斯分类方法等。
其中，基于特征的分类方法是一种广泛应用的文本分类技术。
该方法会先从输入的文本中抽取出有用的特征向量，然后将这些特征向量放入到分类器中进行分类。
这种方法的特点是具有良好的扩展性和解释性，在实际应用中表现出了较高的精度。
二、文本聚类分析技术深入探究文本聚类是指将海量的文本信息按照特定的规则进行分类，然后将同一类别的文本信息放在一起。
该技术主要运用于数据挖掘、信息检索、知识管理等领域。
而机器学习和深度学习技术则是实现文本聚类的主要手段。
文本聚类的主要算法有层次聚类、K-Means聚类、SOM聚类等。
其中，层次聚类算法是一种比较流行的文本聚类算法。
该算法不依赖于先验的聚类数量，可以在不断的分裂和合并中完成文本聚类任务，但由于其计算复杂度较高，因此无法应用于大规模文本聚类。
相比之下，K-Means聚类算法的计算复杂度非常低，非常适合用于大规模文本聚类。
该算法将数据随机分配到聚类中心中，然后通过计算距离将其划分至其最近的聚类中心中，迭代若干次后，就可以得到最终的文本聚类结果。
三、机器学习在文本分类和聚类分析中的应用机器学习技术已经成为了文本分类和聚类分析的常用手段。
其中，机器学习算法能够通过样本学习，自动的构建出一个分类器，用于对输入的数据进行分类。
聚类算法在中文文本分类中的应用研究
聚类算法在中文文本分类中的应用研究中文文本分类是信息检索、文本挖掘等领域中的重要研究方向，旨在将大量文本自动分为若干种类别，有助于提高信息检索和文本挖掘的效率。
而聚类算法是一种常用的文本分类方法，其被广泛应用于中文文本分类中。
一、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法，其主要目标是将一组数据分成若干个类别，使得每个类别内部的数据点相似度较高，而不同类别之间的相似度较低。
聚类算法通常包括层次聚类与划分聚类两类。
其中层次聚类又分为凝聚聚类与分裂聚类。
凝聚聚类从下往上逐渐将数据点聚合成多个类别，而分裂聚类则从上往下逐渐将数据点划分为多个类别。
划分聚类将数据点划分为多个类别，然后再逐渐细分为更小的类别。
二、聚类算法在中文文本分类中的应用中文文本分类是一个非常具有挑战性的问题，因为中文语言的复杂性和多样性，导致进行文本分类时往往需要考虑语义、上下文等因素。
因此，聚类算法被广泛应用于中文文本分类中。
1. 优点聚类算法在中文文本分类中有着许多优点。
首先，聚类算法是一种无监督学习方法，其不需要对训练数据进行标记，从而减轻了数据标记的负担。
其次，聚类算法能够自动学习文本样本之间的关系，找到文本样本之间的相似性，实现自动分类。
第三，聚类算法可以发现未知的类别，从而更好地应对新的数据输入。
2. 应用场景聚类算法在中文文本分类中的应用场景非常广泛。
例如，可以将一组新闻文章聚类成不同的主题类别，或者将一批产品评论聚类成不同的情感类别，从而更好地分析用户反馈和趋势等。
此外，聚类算法也可以应用于电商商品的分类、网页内容的分类等。
三、聚类算法在中文文本分类中的局限性聚类算法在中文文本分类中有其局限性，这主要表现在以下几个方面。
1. 局限于特征选择在使用聚类算法进行中文文本分类时，需要将文本样本转化为向量表示。
而不同的特征选择会对分类结果产生重大影响。
因此，需要针对不同的数据集进行特征选择，才能够达到较好的分类效果。
2. 局限于聚类数选择聚类算法需要指定聚类的数目，而聚类数的选择往往是一个非常困难的问题。
基于聚类算法的文本分类研究
基于聚类算法的文本分类研究文本分类是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
它的基本任务是将给定的文本分成不同的类别，这对信息检索、舆情分析、垃圾邮件过滤等应用具有重要意义。
随着社交媒体和互联网技术的不断发展，海量文本数据也不断涌现，如何高效、准确地对这些文本进行分类成为了研究的热点之一。
本文主要探讨基于聚类算法的文本分类研究。
聚类算法是一种常见的无监督学习算法，在数据挖掘、模式识别等领域得到广泛应用。
在文本分类中，聚类算法可以通过自动对数据集进行分组，找到数据点间的相似性，从而实现文本的自动分类。
一、文本分类的基本方法文本分类的基本方法通常分为两种：有监督学习和无监督学习。
有监督学习指的是，需要预先定义好分类的标签和特征，在已知数据集的情况下，通过机器学习算法让机器学习分类的规则，从而对未知数据进行预测。
常见的有监督学习算法有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
无监督学习则不需要预先定义标签和特征，它可以自动从未分类的数据中发现类别以及类间关系。
常见的无监督学习算法包括聚类、主题模型、关联规则挖掘等。
在文本分类中，有监督学习需要人工定义分类标签和特征，需要大量的标注数据和专业知识，难度较大。
而无监督学习可以自动、高效地对文本进行分类，不需要先验标签，更加适合大规模、多样化的文本分类任务。
因此，聚类算法也成为了文本分类中常用的无监督算法之一。
二、聚类算法的基本原理聚类算法是一种经典的无监督学习算法，它的基本思想是将数据分成有意义的组或簇。
在文本分类中，聚类算法可以自动发现文本数据集中的不同主题或类别，从而实现文本的自动分类。
聚类算法包括层次聚类和划分聚类两种类型。
层次聚类是一种自底向上的聚合方法，常见的算法有凝聚层次聚类（AGNES）和分裂层次聚类（DIANA）等。
划分聚类是一种自顶向下的划分方法，常见的算法有K-Means、DBSCAN、谱聚类等。
在聚类算法中，距离度量是关键的因素之一。
距离度量常用的有欧式距离、余弦相似度、曼哈顿距离等。
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文本分类与聚类(text categorization and clustering)1.概述广义的分类（classification或者categorization）有两种含义：一种含义是有领导的学习（supervised learning）过程，另一种是无领导的学习（unsupervised learning）过程。
通常前者称为分类，后者称为聚类（clustering），后文中提到的分类都是指有指点的学习过程。
给定分类系统，将文本集中的每个文本分到某个或者某几个类别中，这个过程称为文本分类（text categorization）。
将文本聚集分组成多个类或簇，使得在同一个簇中的文本内容具有较高的相似度，而不同簇中的文本内容差异较大，这个过程称为文本聚类（text clustering）。
2. 文本分类2.1 文本分类的步骤典范的文本分类进程可以分为三个步骤：1. 文本表现（Text Representation）这一过程的目标是把文本表示成分类器能够处理的情形。
最常用的方法是向量空间模型，即把文本集表示成词－文档矩阵，矩阵中每个元素代表了一个词在相应文档中的权重。
选取哪些词来代表一个文本，这个过程称为特点选择。
常见的特征选择方法有文档频率、信息增益、互信息、期看交叉熵等等。
为了减少分类过程中的计算量，经常还需要进行降维处理，比如LSI。
2. 分类器构建（Classifier Construction）这一步骤的目标是选择或设计构建分类器的方法。
没有一种通用的方法可以实用所有情形。
不同的方法有各自的优缺点和实用条件，要依据问题的特色来选择一个分类器。
后面专门讲述常用的方法。
选定方法之后，在训练集上为每个种别构建分类器，然后把分类器利用于测试集上，得到分类结果。
3. 后果评估（Classifier Evaluation）在分类过程完成之后，需要对分类后果进行评估。
评估过程运用于测试集（而不是训练集）上的文本分类结果，常用的评估尺度由IR范畴继续而来，包括查全率、查准率、F1值等等。
对于某一类别i，查全率ri=li/ni，其中ni为所有测试文档中，属于第i类的文档个数；li是经分类系统输出分类结果为第i类且结果准确的文档个数。
查准率pi=li/mi，其中mi是经分类体系输出分类结果为第i类的文档个数，li是经分类系统输出分类结果为第i类且结果准确的文档个数。
F1值为查全率和查准率的协调均匀数，即：。
相对于最简略的练习集－测试集评估办法而言，还有一种称为k-fold cross validation的方式，即把所有标志的数据划分成k个子集，对于每个子集，把这个子集当作训练集，把其余子集作为测试集；这样履行k 次，取各次评估成果的均匀值作为最后的评估结果。
2.2 常见的文本分类方法1. Rocchio方法每一类断定一个中心点（centroid），计算待分类的文档与各类代表元间的间隔，并作为判定是否属于该类的判据。
Rocchio方法最早由[Hull, 1994]引进文本分类范畴，后来又有很多文章进行了改良。
Rocchio方法的特点是轻易实现，效力高。
缺点是受文本集分布的影响，比如计算出的中心点可能落在相应的类别之外[Sebastiani, 2002]。
2. 朴实贝叶斯（naive bayes）方式将概率论模型利用于文档主动分类，是一种简略有效的分类方法。
应用贝叶斯公式，通过先验概率和类别的条件概率来估量文档对某一类别的后验概率，以此实现对此文档所属类别的断定。
[Lewis, 1998]介绍了朴实贝叶斯方法的发展和各种变体及特点。
3. K近邻(K-Nearest Neightbers, KNN)办法从训练集中找出与待分类文档最近的k个邻居（文档），根据这k个邻居的类别来决议待分类文档的类别。
KNN方法的长处是不需要特征选取和训练，很轻易处理类别数目多的情形，缺陷之一是空间复杂度高。
KNN方法得到的分类器是非线性分类器。
此方法最早由[Yang & Chute, 1994]提出。
4. 支撑向量机（SVM）方法对于某个类别，找出一个分类面，使得这个种别的正例和反例落在这个分类面的两侧，而且这个分类面满足：到最近的正例和反例的间隔相等，而且是所有分类面中与正例（或反例）距离最大的一个分类面。
SVM 方法最早由[Joachims, 1998]引进到文本分类中。
SVM方法的长处是应用很少的练习集，计算量小；毛病是太依附于分类面邻近的正例和反例的地位，具有较大的偏执。
其他常用的方法还包含决策树方法和神经网络方法，详见文献[Sebastiani, 2002]。
2.3 常用源码和数据集Weka是一个开源的机器学习软件，集成了数据预处置、机器学习算法、可视化功效，实现了大部分常见的机器学习算法，包含分类。
Weka 是国外有名教材《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition)》所采取的试验平台。
与Weka相竞争的另一个开源的机器学习软件是Yale，自称实现了Weka的所有算法，兼容Weka的数据格局。
现在已经商业化。
与Weka和Yale不同，Bow是专门为文本处理设计的开源包。
Bow包括三个部分：Rainbow（文本分类）、Arrow（文本检索）和Crossbow（文本聚类）。
文本分类常用的数据集有REUTERS,20NEWSGROUP,OHSUMED等语料库。
3. 文本聚类文本聚类有很多运用，比如进步IR系统的查全率，导航/组织电子资源，等等。
是一个成熟的文本聚类体系。
依据聚成的簇的特色，聚类技术通常分为层次聚类（hierarchical clustering）和划分聚类（partitional clustering）。
前者比拟典范的例子是凝集层次聚类算法，后者的典范例子是k-means算法。
近年来呈现了一些新的聚类算法，它们基于不同的理论或技巧，比如图论，含混集理论，神经网络以及核技术（kernel techniques）等等。
3.1 文本聚类的步骤与文本分类相似，文本聚类过程可以分为3个步骤：1. 文本表现（Text Representation）把文档表现成聚类算法可以处置的情势。
所采取的技巧请参见文本分类部分。
2. 聚类算法选择或设计（Clustering Algorithms）算法的选择，往往需要考虑相似度计算方法。
在文本发掘中，最常用的相似度计算方法是余弦相似度。
聚类算法有很多种，但是没有一个通用的算法可以解决所有的聚类问题。
因此，须要认真研讨要解决的问题的特色，以选择适合的算法。
后面会有对各种文本聚类算法的内容。
3. 聚类评估（Clustering Evaluation）由于没有训练文档聚集，所以评测聚类后果是比较艰苦的。
常用的方法是：选择人工已经分好类或者做好标志的文档聚集作为测试集合，聚类停止后，将聚类结果与已有的人工分类结果进行比较。
常用评测指标也是查全率、查准率及F1值。
3.2 常见的文本聚类算法1．层次聚类方法层次聚类可以分为两种：凝集（agglomerative）层次聚类和划分（divisive）层次聚类。
凝集方法把每个文本作为一个初始簇，经过不断的合并进程，最后成为一个簇。
划分方法的进程正好与之相反。
划分方法在现实中采用较少，有关阐述请见[Kaufman & Rousseeuw, 1990]。
层次聚类可以得到层次化的聚类成果，但是计算复杂度高，不能处置大批的文档。
近年来呈现了新的层次聚类算法，包含CURE[Guha, Rastogi & Shim, 1998], ROCK[Guha, Rastogi & Shim, 2000], Chameleon[Karypis, Han & V. Kumar, 1999]和BIRCH[Zhang, Ramakrishnan & Livny, 1996]。
2．划分方法k-means算法是最常见的划分方法。
给定簇的个数k，随机选定k个文本作为k个初始簇，然后遍历剩下的所有文档，分别计算与这k个文档的相似度（如量化为距离）。
将其他的文本加入到最近的簇中，并更新簇的中心点，然后再根据新的中心点对文本重新划分；当簇不再变更时或经过一定次数的迭代之后，算法结束。
k-means算法复杂度低，而且轻易实现，但是对例外和噪声文本比较敏感。
另外一个问题是，没有一个好的措施断定k的取值。
相干文献参见[Forgy, 1965][Xu & Wunsch, 2005]。
3．基于密度的办法为了发现任意形状的非均匀分布的聚类，提出了基于密度的方法。
这类方法将簇看作是数据空间中被低密度区域分割开的高密度区域。
常见的基于密度的方法有DBSCAN,OPTICS, DENCLUE等等，参考文献见[Han & Kamber, 2006]。
4．神经网络方式神经网络方法将每个簇描写为一个标本，标本作为聚类的"原型"，不必定对应一个特定的数据,依据某些间隔度量，新的对象被分配到与其最类似的簇中。
比较有名的神经网络聚类算法有:竞争学习（competitive learing）和自组织特点映射（self-organizing map）[Kohonen, 1990]。
神经网络的聚类方法须要较长的处理时间和庞大的数据庞杂性，所以不实用于大型数据的聚类。
其他常见的方法包括基于图论的聚类算法[Jain & Dubes, 1988]、基于核的聚类算法[müller, Mika, R?tsch, et. al, 2001]、混合聚类算法[Höppner, Klawonn & Kruse, 1999]，等等。
3.3 常用的源码包和数据集前面提到的Weka、Yale、Bow这三个工具已经包括了常用的聚类算法，下面再介绍几个专门的聚类软件：Scipy: /The open source clustering softwares: http://bonsai.ims.u-tokyo.ac.jp/~mdehoon/software/cluster/software.htm MICMOD: http://www-math.univ-fcomte.fr/mixmod/index.phpThe Semantic Indexing Project: /JUNG: /CompLearn: /目前还没有专门为文本聚类设计的数据集，一般可以采取文本的数据集REUTERS,20NEWSGROUP, OHSUMED等语料库）。
说明：本文转载地址已失效。
练习数据集汇总网址/summary.data.type.html（直接分类下载）/logs/37909800.html（分类链接）。