Web文本挖掘中模糊聚类的有效性评价
模糊聚类算法在数据挖掘中的应用
模糊聚类算法在数据挖掘中的应用数据挖掘是一项十分重要的技术，它能够帮助我们在海量数据中挖掘出有价值的信息。
而在数据挖掘中，聚类算法是一种常用的技术。
而其中，模糊聚类算法是一种特殊的聚类算法，它在某些特殊的情况下能够更加有效地发挥作用。
下面，我们将介绍模糊聚类算法在数据挖掘中的应用。
首先，我们需要了解什么是模糊聚类算法。
模糊聚类算法是一种聚类算法，在处理数据时，它不是直接将每个数据点分配到某一个簇中，而是将每个数据点赋予一个隶属度（membership degree），用来表示该数据点属于每个不同簇的概率。
这就能够将数据点在不同簇之间模糊化，同时又保留了数据点与簇的清晰联系。
这使得模糊聚类算法在某些特定情况下比其他聚类算法更加有效。
其次，我们来看看模糊聚类算法在数据挖掘中的应用。
模糊聚类算法在数据挖掘中的应用是十分广泛的，以下仅仅列举其中的几个领域。
首先是图像处理领域。
在图像处理中，需要对图像进行分割，使得同一区域内的像素点具有相同的像素值，而不同区域之间则有显著的变化。
而这个分割过程往往会涉及到聚类分析。
而在这种情况下，模糊聚类算法能够很好地实现这样的分割任务。
因为图像中的像素点往往是无法被简单划分到某个特定的簇中，而是有可能同时属于不同的簇，因此模糊聚类算法在这种情况下就能够比其他聚类算法有更好的表现。
其次是市场营销策略领域。
在市场营销中，需要将消费者分为不同的群体，以便于进行更精确的营销策略。
而模糊聚类算法涉及到了数据的模糊化处理，能够更好地刻画消费者群体之间的差异，并且应对一些特殊情况也能够有更好的表现。
在这种情况下，模糊聚类算法能够更好地应用到市场营销中，提升营销针对性。
最后是网络安全领域。
在网络安全中，需要对恶意代码样本进行聚类分析，以便于更好地进行分类。
而模糊聚类算法可以更好地将恶意代码分配到不同的簇中，同时也能够模糊分析数据，更好地抵御一些恶意代码的攻击。
总之，模糊聚类算法在数据挖掘中有着广泛而重要的应用。
文本挖掘技术在网络舆情分析中的应用与舆情准确性评估
文本挖掘技术在网络舆情分析中的应用与舆情准确性评估一、引言随着互联网的快速发展，人们通过社交媒体、微博、论坛等网络平台表达观点和情感的方式日益多样化。
网络舆情作为一种公众意见和声音的集合体，对社会发展和决策起着重要的影响。
而传统的舆情分析手段已经无法满足人们对快速、准确舆情分析的需求，因此，使用文本挖掘技术对网络舆情进行分析和评估已成为一种重要的手段。
二、文本挖掘技术在网络舆情分析中的应用1. 文本挖掘技术的基本原理文本挖掘是一种结合自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术的方法，旨在从大规模的文本数据中抽取有用的信息和知识。
文本挖掘的基本步骤包括文本预处理、特征提取、模型构建和模型评估等。
2. 文本挖掘技术在情感分析中的应用情感分析是文本挖掘技术在网络舆情分析中的重要应用之一。
通过使用自然语言处理技术，可以从文本中提取出情感信息，如正面、负面或中性等，进而对网络舆情的情感倾向进行判断。
情感分析可以帮助分析师和决策者了解公众对某个事件或话题的态度和情绪，为舆情监测和危机管理提供有力支持。
3. 文本挖掘技术在主题提取中的应用主题提取是文本挖掘技术在网络舆情分析中的另一个重要应用。
通过使用主题模型，可以从海量文本中提取出潜在的主题信息，进而了解公众对某个事件或话题关注的焦点。
主题提取可以帮助分析师和决策者快速获取舆情信息的核心内容，为舆情分析和决策提供依据。
三、舆情准确性评估方法1. 标注数据集为了评估网络舆情分析模型的准确性，需要构建一个标注数据集。
标注数据集是由人工对一定规模的舆情数据进行情感和主题分类标注得到的，可以作为模型训练和评估的依据。
2. 准确性评估指标舆情准确性评估指标主要包括情感分类准确率和主题分类准确率。
情感分类准确率指评估模型对网络舆情的情感倾向判断的准确程度，主题分类准确率指评估模型对网络舆情的主题提取的准确程度。
3. 评估方法舆情准确性评估方法主要包括交叉验证和混淆矩阵分析。
【国家自然科学基金】_web文本挖掘_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
科研热词 数据挖掘 web挖掘 本体 频繁模式 语义服务 语义扩展 规则 聚类 群体识别 算法 竞争情报 空间语义 短文本分类 知识链知识获取 知识标注 相似度计算 用户评论 用户行为分析 用户特征提取 用户个人信息 正文特征 正文抽取 概念分析 标签信息 本体自动构建 服务匹配 最大流算法 文本相似度 文本挖掘 情报分析 情感量化 情感分析 地理空间语义网 图数据 图像标注 回归模型 协作分类 半监督学习 分类 信息检索 信息挖掘 产品特征挖掘 产品特征 不确定图 web评论 web社区识别 owl
科研热词 推荐指数 文本挖掘 4 web挖掘 2 香山科学会议 1 遗传算法 1 谱聚类 1 词频序tfs 1 记录簇 1 褒贬分类 1 聚类 1 网页泛化 1 综合集成研讨厅 1 结构挖掘 1 知识发现 1 相似度直方图 1 用户意图 1 文本过滤 1 数据挖掘 1 数字图书馆 1 搜索导航 1 技术发展趋势 1 情感分析 1 பைடு நூலகம்杂图 1 在线评论 1 在线口碑效应 1 图聚类 1 咳嗽 1 向量空间模型 1 后缀树 1 合作伙伴 1 可见度 1 医学主题词 1 动态建模 1 元搜索 1 信息抽取 1 信息分布集中度 1 五味 1 主观性识别 1 中药药性 1 个性化推荐 1 web文本挖掘 1 web文本分类 1 web对象 1 vsm 1 stci 1 stc 1 lda(latent dirichlet allocation) 1 ais 1
聚类算法的评价指标
聚类算法的评价指标
聚类算法是一种数据挖掘技术，它可以将相似的数据对象组成一个簇，不同的数据对象则分配到不同的簇中。
聚类算法的评价指标是评估聚类结果的质量和有效性的指标。
聚类算法的评价指标主要包括以下几个方面：
1. 轮廓系数(Silhouette Coefficient)：轮廓系数是一种用来
衡量聚类结果的紧密度和分离度的指标。
它的取值范围在[-1,1]之间，轮廓系数越大，表示聚类效果越好。
2. 簇间距离(Inter-cluster Distance)：簇间距离是衡量聚类
结果的分离度的指标。
它的取值范围在[0,∞)之间，簇间距离越大，表示聚类效果越好。
3. 簇内距离(Intra-cluster Distance)：簇内距离是衡量聚类
结果的紧密度的指标。
它的取值范围在[0,∞)之间，簇内距离越小，表示聚类效果越好。
4. F-统计量(F-Statistic)：F-统计量是衡量聚类结果的分离度和紧密度的指标。
它的取值范围在[0,∞)之间，F-统计量越大，表示聚类效果越好。
5. 熵(Entropy)：熵是衡量聚类结果的分布均匀性的指标。
它的取值范围在[0,1]之间，熵越小，表示聚类效果越好。
综上所述，选择合适的评价指标对于评估聚类算法的效果非常重要。
不同的数据集和应用场景需要选择不同的评价指标，从而得出更加准确和可靠的聚类结果。
chap8_ 聚类分析
Clustering Analysis (聚类分析)
钟敏娟 江西财经大学
提纲
❶ 聚类概述 ❷ 基于划分的聚类算法介绍 ❸ 基于层次的聚类算法 ❹ 基于密度的聚类算法 ❺ 基于原型的聚类算法
8/4/2020
2
聚类介绍
聚类的定义 聚类分析的应用 聚类分析原理介绍 不同的聚类类型 聚类算法性能评价
– 潜在的自然分组结构 – 感兴趣的关系
8/4/2020
16
聚类分析原理介绍
什么是自然分组结构 ? 我们看看以下的例子： 有16张牌 如何将他们分为
一组一组的牌呢？
A
K
Q
J
8/4/2020
17
聚类分析原理介绍
分成四组 每组里花色相同 组与组之间花色相异 A
K
Q
J
花色相同的牌为一副
8/4/2020
簇，将模糊或概率聚类转换成互斥聚类。
8/4/2020
26
不同的聚类类型
部分的 vs 完全的
– 完全聚类将每个对象指派到一个簇 – 部分聚类，数据集中某些对象可能不属于明确定义的组，
数据集中一些对象可能代表噪声、离群点或“不感兴趣的 背景”。因此，只需要聚类部分数据
8/4/2020
27
聚类介绍
文本聚类的定义 聚类分析的应用 聚类分析原理的介绍 聚类方法的类型 聚类算法性能评价
p1 p2
p3 p4
非传统的树图
25
不同的聚类类型
互斥 vs 非互斥
– 在非互斥的聚类中，一个点可能属于多个不同的簇。 – 互斥的聚类中，每个对象都指派到单个簇。 – 可以表示多个类别或者边界点
模糊 vs 非模糊
大数据基础(习题卷2)
大数据基础(习题卷2)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]Mapreduce适用于（ ）A)任意应用程序B)任意可在windows servet2008 上运行的程序C)可以串行处理的应用程序D)可以并行处理的应用程序2.[单选题]建立一个模型， 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？ ( )A)根据内容检索B)建模描述C)预测建模D)寻找模式和规则3.[单选题]在数据生命周期管理实践中，（ ）是执行方法。
A)数据存储和备份规范B)数据管理和维护C)数据价值发觉和利用D)数据应用开发和管理4.[单选题]新体采用的技术不包括（ ）。
A)数字技术B)网络技术C)移动通信技术D)碎片技术5.[单选题]大数据的起源是（ ）。
A)金融B)电信C)互联网D)公共管理6.[单选题]购物篮分析属于（ ）。
A)描述性统计B)聚类分析C)关联分析D)分类与预测C)私有化D)高可靠性8.[单选题]“最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源”，这是下列哪个定律的内涵？A)牛顿定律B)麦特卡尔夫定律C)摩尔定律D)吉尔德定律9.[单选题]关联规则的评价指标是： （ ）。
A)均方误差、均方根误差B)Kappa 统计、显著性检验C)支持度、置信度D)平均绝对误差、相对误差10.[单选题]决策树中不包含一下哪种结点 ( )A)根结点（ root node)B)内部结点（ internal node ）C)外部结点（ external node ）D)叶结点（ leaf node ）11.[单选题]以下哪些算法是基于规则的分类器 ( )A)C4.5B)KNNC)Naive BayesD)ANN12.[单选题]一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。
这是基于（ ）的离群点定义。
基于Web挖掘的层次凝聚类算法研究
稿 件 编 号 ：０ ２ ３ ７ ２１０１１
作 者简 介 ： 杨金 花 （ ９ ２ ）女 ， 南安 阳人 ， １６ 一 ， 河 副教 授 。研 究 方 向 ： 件 编 程 和 算 法 。 软
－
杨金 花
特 性 。 得 Ｗｅ 使 ｂ上 的 信 息 查 找 比传 统 的 信 息 查 找 表 现 出更 大 的 挑 战 性 。 解 决 从 Ｗｅ ｂ上 查 找 信 息 的 一 个 途 径 掘 技 术 和 Ｗｅ 合 起来 ， 行 Ｗｅ 据 挖 掘 【 ｂ结 进 ｂ数 ｌ １ 。
ｓ（ｃ南 ； ｉｃＪ ｍｉ） ，
Ⅱ
厂ｉ——一
其 ｃ ∑脚，＝ ∑ｉ ： Ｃｋ 中句 ｃ Ｉ＼ ｃ ： ｃ ／ ｊ ∑ｊ； ｌ Ｉ ， ｃ ｋ Ｃ ￣
３ 选 取 具 有 最 大 相 似 度 的 ２个 聚 类 （ｌ Ｉ ｘｓ ｃ， ） ） ｃ 。 ｍａ ｉ ｉ 『’ ，） ｍ（ ｃ 将 合 并 成 一 个 新 的 聚类 Ｃ－ ｊ 同 时合 并 Ｃ和 ｃ 的 特征 矢 ｋ．ｕＣ ￣ － Ｃ ， ， 量 ， 而 要 构 成 了 Ｄ 的 一 个 新 的 聚 类 集 合 Ｃ ｛ －， ， ， 从 ＝ Ｃ －ｃ …
兴 趣 的 、 含 的 、 未 被 认 识 到 的 有 用 知 识 。 于 Ｗｅ 身 的 隐 尚 由 ｂ本
结 构 化 的 数 据 。 半 结 构 化 是 形 成 了 Ｗｅ ｂ文 本 挖 掘 的 特 色 。
Ｗｅ ｂ上 的 大 量 数 据 是 非 结 构 化 的 、 次 化 的翻， 其 中 层 而
类 算 法 ， 于传 统 的 算 法 存 在 的 问题 ， 出 了改 进 的 算 法 ， 究 了相 似 度 值 对 整 个 算 法过 程 的 影 响 ， 计 了 一 个 动 态 对 提 研 设 改 变相 似 度 值 的 计 算 公 式 。 关 键 词 ： 据 挖 掘 ； ｂ文本 挖 掘 ；层 次 凝 聚 类 算 法 ； 似 度 值 ；改进 的层 次 凝 聚 类 算 法 数 Ｗｅ 相 中 图 分 类 号 ：ｌ ３ 】 ， ｌ 、 Ｐ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１７ — ２ ６ ２ １ ）２ ｏ ３ — ３ ６４ ６ ３ （０ ２ ｌ 一 ０ ０ ０
聚类有效性评价指标
聚类有效性评价指标聚类是一种常用的机器学习技术，它有助于我们理解数据的结构和分类。
聚类的目的是对某一集合的样本或数据进行分组，使每个组中的样本或者数据具有一定的相似性。
在实际应用中，要确定聚类的有效性，需要有相应的评价指标来衡量聚类的结果。
通常情况下，聚类效果评价指标由数据集中不同组的相似性和不同组中样本的相异性共同决定。
综合考虑上述特征，聚类效果评价指标可以分为内部指标和外部指标，这两种指标都有助于衡量聚类的结果。
内部指标是基于聚类结果，旨在衡量在聚类分组内样本的相似性，它们可以被用来衡量聚类的准确性。
常见的内部指标包括基尼指数、轮廓系数、聚类紧密度和簇内散布系数等。
基尼指数是一种刻画聚类效果的有效指标，它可以用来评估聚类的准确性。
基尼指数的定义是以聚类结果的距离（误差）为基准来衡量数据的相异性。
聚类结果距离越小，则基尼指数越小，表明数据分类的精度越高。
轮廓系数也是可以衡量聚类效果的指标，它使用样本与组内其他样本的距离来衡量聚类的准确性。
规定当样本与组内其他样本的距离比与组外样本的距离小的时候才算是一种有效的聚类。
轮廓系数的取值范围是从-1到1，值越大表示数据分类的精度越高。
聚类紧密度也是一种衡量聚类效果的指标，它使用样本之间的平均距离来衡量聚类的准确性。
当聚类紧密度高时，表明组内样本之间的距离较小，数据分类的精度较高。
簇内散布系数是用来衡量聚类结果的有效性的另一种指标，它通过衡量样本之间的距离变化来衡量聚类的准确性。
聚类结果的簇内散布系数越小，表明样本之间的距离变化越小，簇之间的差异越大，聚类质量越高。
外部指标是基于已知标签或真实值，它可以用来衡量聚类结果和实际分类之间的差距。
常见的外部指标包括准确率、召回率、F-Measure和Rand指数等。
准确率是衡量聚类结果准确度的一种指标，它以拥有公共的类标签的样本个数为基础，以所有被分类的样本个数为分母，衡量指定聚类结果的准确性。
准确率的值越大，表明聚类结果的精度越高。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
applying validity evaluation function into evaluation of web text mining. The experiments show that FKCM can effectively improve the
precision of web text clustering; the method is feasible in web documents mining. The result of emulation examinations indicates that the
1 web 文本预处理
web 文本分类首先需对文本信息进行建模（预处理），
文本中存在很多非结构化信息，意义的特征项（如词条）来
代表文本。在 web 文本挖掘时只修对这些特征项进行处
理，从而实现对非结构化文本的处理，这是一个非结构化
向结构化转化的处理步骤。
1.1 web 文本建模 在信息处理领域，文本的表示通
method has certain feasibility and accuracy.
关键词： 模糊聚类；Web 文本zy cluster；Web text mining；similarity measure function；validity evaluation function
Value Engineering
· 207 ·
Web 文本挖掘中模糊聚类的有效性评价研究
Research on Fuzzy Clustering Validity in Web Text Mining
罗琪 LUO Qi
（渭南师范学院数学与信息科学学院网络技术研究所，渭南 714000） （Weinan Normal University College of Mathematics and Information Science Network
其中，tj 为文本 di 中的特征词；wj （d）i 为 tj 在 di 中权 重，称 V（d）i 为文本 di 的向量空间表示，w（j d）i =ψ（tf（j d）i ）。
其中 ψ 采用 TF-IDF 函数，公式如下：
wj di =
log tfj +0.1 ×log N/nj
l
姨Σ Σlog tfj +0.1 ×log N/nj Σ2 j=1
性是一个困难而复杂的问题。广义上讲,聚类有效性评价
包括聚类质量的度量、聚类算法适合某种特殊数据集的程
度以及某种划分的最佳聚类数目[1]。
本文研究了模糊聚类算法，并对现有的模糊聚类算法
进行了改进。研究了评价聚类效果的两种有效性函数，并
将其应用于 Web 文本数据的模糊聚类效果的评价，讨论
了模糊聚类最佳类别数的自动确定问题。
除一些频率很高或很低的词，同时还要考虑针对每个特征
词条的权重排序，选取预定数目的最佳特征作为结果的特
征子集。
2 基于 Dsim 的 web 文本挖掘
2.1 相似度函数 Dsim 用 VSM 对 Web 文本进行的结
构化处理，使得文本特征向量的维数相当大，尽管前面对
文本特征向量进行了降维处理，但大多数向量空间仍属于
总数，nj 是文本集中包含特征词 tj 的文本数，l 为在文本 di
中特征词的个数。
1.2 文本信息特征集的缩减 VSM 文本表示成数学
上可分析处理的形式，但是存在的问题是文本特征向量具
有惊人的维数。因此，在对文本进行分类处理之前，应对文
本信息特征集进行降维处理。降维的方法有特征选取和特
征抽取。通常的方法是将计算每个词出现的频率，然后删
等传统的距离函数在高维空间中的缺点，但它不具备平移
不变性和不依赖幅值的特点。基于此，对 Hsim（）函数作了
改进。提出新的面向高维空间的相似度函数 Dsim（）。
高维空间。随着数据维数 d 的增加，数据的最大—最小距
离差 Dmax-Dmin 以 d1/k-1/2 的速度增长[3][4][5]。对 L -范数距离度 k
量来讲 k 越大，最大和最小距离之间的对比越不明显[3][4][5]。
赵恒[6]等人提出将 Hsim（）函数作为相似度函数来进行模
糊分类，相似性度量函数 Hsim( )可以较好地克服 L 范 - 数 k
中 图 分 类 号 ：TP39
文 献 标 识 码 ：A
文 章 编 号 ：1006-4311（2012）30-0207-02
0 引言
将模糊核聚类用于 web 文本挖掘，实现多 web 文本的
聚类分析，已成为文本信息进行有效组织、摘要和导航的
重要手段。由于模糊聚类是一种无监督的学习过程，如何
用一种客观公正的质量评价方法来评判聚类结果的有效
（2）
式中 tfj 为特征词 tj 在 di 中的词频，N 是文本集中文本 — —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— ——
基 金 项 目 ：渭南师范学院科研项目（12YKS030）。
作 者 简 介 ：罗琪（1978－），女，陕西渭南人，讲师，工学硕士，研究
方向为数据挖掘与网络安全。
Engineering Technology Center，Weinan 714000，China）
摘要： 本文研究了基于模糊聚类的 Web 文本挖掘和模糊聚类有效性评价函数，并将其应用于 Web 文本挖掘中模糊聚类有效性
评价。仿真实验表明该方法有一定的准确性和可行性。
Abstract: This paper studies web documents mining based on fuzzy clustering and validity evaluation function, and puts forward to
常采用 Gerard Salton[2]提出的向量空间模型（设 D（d1,d2,…, di,…,dn）为含有 n 个文本的文本集，该模型是将含有 n 个
文本的文本空间看作是由一组规范化正交词条矢量组成
的向量空间，每个文本 di 表示为其中一个规范化特征矢 量 V(di)。V（d）i =（t1，w（1 d）i ；…tj，w（j d）i ；…；tm，w（m d）i ） （1）