基于聚类分析的图模型文档分类
数学建模之聚类分析-参考模板
聚类分析聚类分析是将个对象按各自的特征将相似的对象归到同一个类或簇的一种方法，它的原则是同一个类中的对象有很大的相似性，而不同类间的对象有很大的相异性。
特点：①适用于没有先验知识情况下的分类。
对于没有先前的经验或一些规则的对象进行分类，则显得很随意和主观，这时需要使用聚类分析法通过对象各自的特性来合理的分类；②能处理多个维度或属性决定的分类。
例如，对于某个地区的全部家庭的富裕程度而言，通过家庭的收入和支出差可以简单分类，容易知道。
但是如果要求从家庭的收入、家庭的支出、家庭的固有资产、家庭所在地区的地段等多个变量来分析就比较复杂，然后解决这个问题可以使用聚类分析算法。
③聚类分析算法也是一种探索性分析方法，能够挖掘对象的潜在规律和特性，并根据相似性原则对事物进行分类。
几类距离公式：()()()()()()()()2111122111.2.=,3.,4.||5.1||6.2||7p qpq iji G j G p qpq p q Tp qpq p q pqp qpqq ij ik jkk pij ik jk k pij ik jkk D dn n D d x x n n ward D x x x x n n Minkowski d q x x d x x d x x ∈∈======-+⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦=-⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑∑∑∑∑类平均距离重心距离离差平方和距离闵科夫斯基绝对值距离欧氏距离()()()())1||.8.pik jk ij k ik jkij x x Wiliams d L x x Mahalanobis d M =-=+=∑兰式距离马氏距离其中是样品协方差系统聚类法思想先将每一个样本作为一个单独的类，然后计算各个样本之间的距离i S ，在将计算出来的距离i S 定义为类之间的距离j S ，以为j S 标准的距离，进行合理合并，形成新的一个类，在重新对新类和其他剩余的类进行计算其距离，循环执行合并动作，直到全部的样本都属于一个大类为止。
聚类分析与判别分析 演示文稿ppt
10.2 层次聚类
Ø 层次聚类Q型聚类 Ø 层次聚类Q型聚类应用实例 Ø ห้องสมุดไป่ตู้次聚类R型聚类 Ø层次聚类R型聚类应用实例
10.2.1 层次聚类Q型聚类
层次聚类分析中的Q型聚类可使具有共同特点的样本聚齐在一起，以便对 不同类的样本进行分析。层次聚类分析中，测量样本之间的亲疏程度，一种是 样本数据与小类，小类与小类之间的亲疏程度。
和层次聚类分析一致，快速聚类分析也以距离为样本间亲疏程度的标志。但两者 的不同在于：层次聚类可以对不同的聚类类数产生一系列的聚类解，而快速聚类只能 产生固定类数的聚类解，类数需要用户事先指定。
另外，在快速聚类分析中，用户可以自己指定初始的类中心点。如果用户的经验 比较丰富可以指定比较合理的初始类点，否则，需要增加迭代的次数，以保证最终聚 类结果的准确性。
样本数据之间的亲疏程度主要通过样本之间的距离、样本间的相关系数来 度量。SPSS根据变量数据类型的不同，采用不同的测定亲疏程度的方法。
10.2.2 层次聚类Q型聚类应用实例
经调查得知某班8个学生入学时的语文成绩和中期测试语文成绩，现要求 对这8名学生的语文成绩进行聚类，聚类的依据是入学语文成绩和第一次考试 的语文成绩。
10.3.2 快速聚类分析的计算过程及公式
快速聚类分析的计算过程如下：
1.指定聚类的类数
在SPSS中确定 个类的初始类中心点。SPSS会根据样本数据的实际情况，选择 个 由代表性的样本数据作为初始类中心。初始类中心也可以由用户自行指定，需要指定 组样本数据作为初始类中心点。
2. 确定中心点
接着，SPSS重新确定 个类的中心点。SPSS计算每个变量的变量值均值， 并以均值点作的类中心点；最后重复上面的两步计算过程，直到达到指定的 迭代次数或终止迭代的判断要求为止。
聚类分析3(共15张PPT)
什么是聚类分析？
(两种分类方式)
n 聚类分析的“对象”可以是所观察的多个样本，也可以是针对每 个样本测得的多个变量
n 按照变量对所观察的样本进行分类称为Q型聚类
l 按照多项经济指标(变量)对不同的地区(样本)进行分类
n 按照样本对多个变量进行分类，则称为R型聚类
l 按照不同地区的样本数据对多个经济变量进行分类
n 再度量类别中剩余对象之间的距离或相似程度，并将最远的分离 出去，不断重复这一过程，直到所有的对象都自成一类为止
第8页，共15页。
类间距离的计算方法
n Nearest neighbor(最短距离法)—用两个类别中各个数据点
之间最短的那个距离来表示两个类别之间的距离
n Furthest neighbor(最长距离法)—用两个类别中各个 数据点之间最长的那个距离来表示两个类别之间的距 离
两种方法的运算原理一样，只是方向相反
第6页，共15页。
层次聚类
(合并法)
n 将每一个样本作为一类，如果是k个样本就分k成类 n 按照某种方法度量样本之间的距离，并将距离最近的两个
样本合并为一个类别，从而形成了k-1个类别
n 再计算出新产生的类别与其他各类别之间的距离，并将距离最近 的两个类别合并为一类。这时，如果类别的个数仍然大于1，则 继续重复这一步，直到所有的类别都合并成一类为止
什么是聚类分析？ (cluster analysis)
n 把“对象”分成不同的类别 l 这些类不是事先给定的，而是直接根据数据的特征确 定的
n 把相似的东西放在一起，从而使得类别内部的“差异”尽可能小， 而类别之间的“差异”尽可能大
n 聚类分析就是按照对象之间的“相似”程度把对象进行分类
什么是聚类分析
什么是聚类分析？聚类分析方法的类别聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
基本概念聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。
聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。
处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。
聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。
数据之间的相似性是通过定义一个距离或者相似性系数来判别的。
图1 显示了一个按照数据对象之间的距离进行聚类的示例，距离相近的数据对象被划分为一个簇。
图1 聚类分析示意聚类分析可以应用在数据预处理过程中，对于复杂结构的多维数据可以通过聚类分析的方法对数据进行聚集，使复杂结构数据标准化。
聚类分析还可以用来发现数据项之间的依赖关系，从而去除或合并有密切依赖关系的数据项。
聚类分析也可以为某些数据挖掘方法（如关联规则、粗糙集方法），提供预处理功能。
在商业上，聚类分析是细分市场的有效工具，被用来发现不同的客户群，并且它通过对不同的客户群的特征的刻画，被用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场。
在生物上，聚类分析被用来对动植物和基因进行分类，以获取对种群固有结构的认识。
在保险行业上，聚类分析可以通过平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同时可以根据住宅类型、价值、地理位置来鉴定城市的房产分组。
在互联网应用上，聚类分析被用来在网上进行文档归类。
在电子商务上，聚类分析通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，从而帮助电子商务企业了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。
聚类分析方法的类别目前存在大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和具体应用。
聚类算法主要分为5 大类：基于划分的聚类方法、基于层次的聚类方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。
1. 基于划分的聚类方法基于划分的聚类方法是一种自顶向下的方法，对于给定的n 个数据对象的数据集D，将数据对象组织成k(k≤n) 个分区，其中，每个分区代表一个簇。
管理决策模型与方法——聚类分析 共148页PPT资料
2、调优法(动态聚类法)：首选对n个对 象初步分类，然后根据分类的损失函数尽可 能小的原则对分类进行调整，直到分类合理 为止。
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1、名义变量：变量值是几个没有次序之 分的不同状态，它给变量值赋予名称。例如， 性别、汽车品牌 、职业、血型、是否患病、 喜爱的颜色等等都是名义变量。
2、有序变量：变量值是严格有次序的不 同状态。例如产品按质量分为：不好、一般、 好、很好。文化程度分为高、中、低等。
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一、变量的类型
当聚类要素的数据处理工作完成以后， 就要计算分类对象(样品)之间的距离或相似 系数，并依据距离或相似系数的矩阵结构进 行聚类。
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一、距离的计算
设观测数据 x ij(i 1 ,2 , ,m ;j 1 ,2 , ,n )
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Q型聚类分析
Q型是对样品进行分类处理。Q型聚类分 析的目的主要是对样品进行分类。分类的结 果是直观的，且比传统分类方法更细致、全 面、合理。
当然使用不同的分类方法通常会得到不 同的分类结果。对任何观测数据都没有惟一 “正确的”的分类方法。实际应用中，常采 用不同的分类方法，对数据进行分析计算， 以便对分类提供意见，并由实际工作者决定 所需要的分类数及分类情况。
其中
sijm 1 1tm 1(xtixi)x(tjxj)m 1 1tm 1xt*x it*j
中心化变换是一种方便地计算样本协差 阵的变换。
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聚类算法在图像分类中的应用
聚类算法在图像分类中的应用一、概述随着科技的不断发展，智能化技术在图像处理领域的应用逐渐普及。
图像分类是图像处理中的一个重要问题，它通常被定义为将相似的图像分组到同一类别中。
与传统的手动分类不同，聚类算法可以自动地将图像分类，并且不需要先验知识，因此在图像分类中有着广泛的应用。
二、聚类算法聚类算法是一种机器学习技术，它是将数据集分成多个组（类）的无监督学习方法。
聚类算法根据数据点之间的相似性将它们分为不同的类别，并且具有以下的特点：1. 区分度高：不同类之间的区分度较高，同类之间区分度较低。
2. 鲁棒性强：对于数据中的噪声具有较高的鲁棒性。
3. 自适应性好：可以自动确定聚类数量，不需要先验知识。
三、图像分类图像分类是将一个数据集中的图像分为不同的类别的过程。
对于人类来说，图像分类是简单的，并且可以轻松地识别出在图像中物体的类别。
但是对于计算机来说，图像分类需要通过图像中的像素值和特征来确定图像的类别。
因此，在图像分类中，许多算法都是基于图像特征的，比如颜色、纹理、形状等。
四、聚类算法在图像分类中的应用聚类算法在图像分类中的应用主要是将图像分为不同的类别。
通常情况下，聚类算法是基于像素值和颜色特征来进行图像分类的。
1. K-means算法K-means算法是最经典的聚类算法之一，它通过不断迭代的方式找到最优的聚类中心，将样本点归入不同的分类。
K-means算法在图像分类中的应用可以分为以下步骤：a. 读入图像并将其转换为像素点集。
b. 确定聚类数量和颜色空间。
c. 将样本点不断迭代直到找到最优聚类中心。
d. 根据聚类中心将像素点分类。
e. 用聚类中心重新构建图像。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它可以在不需要预知聚类数量的情况下对样本点进行聚类。
DBSCAN算法在图像分类中的应用可以分为以下步骤：a. 读入图像并将其转换为像素点集。
b. 计算样本点之间的距离，并确定半径r和邻域中最小数据点数minPts。
聚类分析AI技术中的聚类分析模型与数据集划分
聚类分析AI技术中的聚类分析模型与数据集划分聚类分析是一种常用的机器学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的类别或群组。
随着人工智能技术的不断发展，聚类分析在各个领域中得到了广泛的应用。
本文将介绍聚类分析在AI技术中的聚类分析模型与数据集划分的相关内容。
一、聚类分析模型聚类分析模型是实现聚类分析任务的关键。
根据不同的算法原理和性质，常见的聚类分析模型包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
1. K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是将数据集划分为K个不同的非重叠的类别。
算法的步骤主要包括初始化K个聚类中心、计算每个样本与聚类中心之间的距离、调整聚类中心位置以及重新划分样本等。
2. 层次聚类层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，通过计算样本之间的相似性度量来构建聚类树。
常见的层次聚类方法包括凝聚式聚类和分裂式聚类。
凝聚式层次聚类从每个样本开始自底向上逐渐合并，直到构建全局的聚类树。
分裂式层次聚类则从整体开始自顶向下逐渐分割，直到得到单个样本作为独立的聚类。
3. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，其核心思想是将数据集中的密度较高的样本划分为一类。
通过计算样本之间的密度来确定聚类边界，并将稠密的区域作为聚类簇。
著名的密度聚类算法有DBSCAN和OPTICS等。
二、数据集划分在聚类分析中，数据集的划分对于聚类结果的准确性至关重要。
常用的数据集划分方法有随机划分和分层划分。
1. 随机划分随机划分是将数据集中的样本按照一定的比例随机分为训练集和测试集。
这种划分方法简单快捷，适用于样本分布均匀且样本数较多的情况。
但随机划分可能会出现训练集和测试集之间样本分布不一致的问题，导致聚类效果不佳。
2. 分层划分分层划分是根据数据集中样本的特征或类别进行划分。
例如，可以根据样本所属的标签或特征值将数据集分为不同的层，并在每个层内进行随机划分。
这种划分方法可以保证训练集和测试集在整体上具有一致的分布特性，提高聚类模型的稳定性和泛化能力。
聚类分析解析课件
类间距的度量
类：一个不严格的定义
定义9.1:距离小于给定阀值的点的集合 类的特征
◦ 重心：均值 ◦ 样本散布阵和协差阵 ◦ 直径
类间距的定义
最短距离法 最长距离法 重心法 类平均法 离差平方和法 等等
最小距离法（single linkage method）
极小异常值在实际中不多出现，避免极 大值的影响
类的重心之间的距离
对异常值不敏感，结果更稳定
离差平方和法（sum of squares
method或ward method）
W代表直径，D2=WM－WK－WL
即
DK2L
nL nk nM
XK XL XK XL
Cluster K
Cluster M
Cluster L
◦ 对异常值很敏感；对较大的类倾向产生较大的距 离，从而不易合并，较符合实际需要。
如表9.2所示，每个样品有p个指标，共 有n个样品
每个样品就构成p维空间中的一个点
:第i个样品的第k个指标对应的取值
◦ i=1……n; k=1……p
:第i个样品和第j个样品之间的距离
◦ i=1……n; j=1……n
点间距离测量问题
样品间距离与指标间距离 间隔尺度、有序尺度与名义尺度 数学距离与统计距离 相似性与距离：一个硬币的两面
类图上发现相同的类
饮料数据
16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
SPSS实现
选择Analyze－Classify－Hierarchical Cluster, 然 后 把 calorie （ 热 量 ） 、 caffeine （ 咖 啡
因）、sodium（钠）、price（价格）选入 Variables, 在Cluster选Cases（这是Q型聚类：对观测 值聚类），如果要对变量聚类（R型聚类） 则选Variables, 为 了 画 出 树 状 图 ， 选 Plots ， 再 点 Dendrogram等。 可以在Method中定义点间距离和类间距 离
聚类分析法ppt课件
7
（2）计算样品的距离。
d ij xi x j yi y j
8
G1
D(0)
G2 G3
G4
G5
G1 G2 G3 G4 G5
0 0.34 1.37 1.34 1.33
0 1.03 1 1.67
0 0.63 1.3
0 0.67
0
9
（3）找出D(0)非对角线上的最小元素， 将其对应的两个类合并为一个新类。
0 0.63 1.30 0 0.67
0
19
0
D(2)
1.37 0
1.67 1.30
0
20
0 1.67
D(3)
0
21
G1 G2 G3 G4 G5
0.4
0.8 1.2 1.6 2.0
聚类距离
பைடு நூலகம்22
G1 G2 G3 G4 G5
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
G1 G2 G3 G4 G5
0.4
0.8
1.2
1.6
2.0
聚类距离
聚类距离
23
某村对5个地块就其土壤质地和土壤有机 质含量进行了评估，结果如下。请分别 使用最长距离法和最短距离法对这5个地 块进行聚类分析，要求分为两类。
地块 A
B
C
D
E
质地 8
3
6
6
4
有机质 5
7
4
9
7
含量
24
聚类分析法
Cluster Analysis
1
聚类分析
将具有相似(similarity)性质（或距离）的 个体（样本）聚为一类，具有不同性质 的个体聚为不同的类。
聚类分析模型ppt课件
xi
yi
2
2
3
契比雪夫距离
dX,Y
max
1i p
xi
yi
3
1
4
闵可夫斯基距离
dX,Y
p
i1
xi
yi
，q
0
1
5 马氏距离 d X ,Y X Y 1X Y 2 ，其中
是所有样品的样本协差阵。
6 兰氏(Lance---William)距离
dX ,Y
1
p
xi
yi
，（适用于样品各分量皆非负的情形）
15
聚类 类间
顺序 距离
1
1.000 x2 x5
2
1.000 x2 x5 x8
3
1.414 x1 x4
4
1.414 x2 x5 x8 x9
5
1.414 x2 x5 x8 x9 x7
6
1.414 x2 x5 x8 x9 x7 x3
7
1.414 x6 x10
8
1.732 x2 x5 x8 x9 x7 x3 x6 x10
9
3.000 x1 x4 x2 x5 x8 x9 x7 x3 x6 x10
16
类间距离
最短距离法聚类图
3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5
X10 X6 X3 X7 X9 X8 X5 X2 X4 X1
17
Spss软件实现
1．运动员的聚类分析：spss 数据 ：运动员三项指标 关注：数据格式、结果解读、聚类图、最短距离法、最长距离法 2．汽车的聚类分析：spss 数据 ：13-01 3．湿度的聚类分析：spss 数据 ：18-03 4．国别饮料产量的聚类分析：spss 数据 ：18-05
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列分类算法 被应 用 于文档 分类 ， Ｋ Ｎ（ —ｅｒｓ Ｎ ｉｈｏ ） 如 Ｎ Ｋ Ｎ ａｅｔ ｅｇｂｒ 、
Ｍｅ ｇ Ｈａｄ ｎ Ｌｉ ａ ｒ ｎ ｎ ｉｏ ｇ ｕ Ｘｉ ｏ ｏ ｇ （ ｃｏｌｆＩ ｏｍａｉ ｎ ｉｅ ｉｇ ｎ ｅ Ｍｏｇ ｌ ｎｖｒｔ ｏ ｃ ｎｅａ ｄＴｃｎｌ ｙ Ｂ ｏｏ １０ ０ Ｉｎｒ ｎｏｉ， ｈｎ ） Ｓｈｏ ｎ ｒ ｔｎＥ ｇｎｅ ｎ ，Ｉｎｒ ｎｏｉ Ｕ ｉ ｓｙ ｆＳｉ ｃ ｎ ｅ ｏｏ ， ａｔｕ０ ４ １ ， ｅ ｇ ｌ Ｃ ｉａ ｏ ｆ ｏ ｒ ａ ｅ ｉ ｅ ｈ ｇ ｎ Ｍｏ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ｄ ｒ ｃｉ ｇ ａ ｈ ｒ ｂ ｅ ｉ ｒｄ ｔ ｎ ｌｖ ｃｏ ｐ ｃ ｄ ｌ ｔａ ｈ ｅ ｔ ｒ ｔｍｓ ａｅ ｄ ａ ｔ ｔ ｎ ｉｏａ ｉｎ，ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒｔ ｅ ｉｅ ｔ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｎ ｔａ ｉ ｏ ａ ｅ ｔｒ ｓ ａ ｅ ｍｏ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｆａｕ ｅ ｉ ｎ ｔ ｉ ｅ ｒ ｅ ｌ ｗｉ ｉ ｓ ｌｔ ｈ ｏ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｈ
ｉｐｏｅ ｅｃｎ ｂ ｔｎｏ ｒ ｗ ｒｓｔ ｔｅｃａｓ ｃｔ ｎ ｎ ａｃｓｔｅｃａｓ ｃｔ ｎｐ ｒ ｒ ａｃ ｆｃｎｕ ｃｖ ｏｄ ｎ ｅ ｕｅ ｅ ｍ ｒｖｓｈ ｏｔ ｕｉ ｆ ａｅ ０ｄ ｏ ｈ ｌｓｆ ａｉ ．ｅｈｎ ｅ ｈ ｌｓ ｆ ａｏ ｅ ｏ ｎｅｏ ｏｊｎ ｔｅｗ ｒｓａｄ ｒ ｃｓｔ ｔ ｉ ｒ ｏ ｒ ｉ ｏ ｉ ｉ ｉ ｉ ｆｍ ｉ ｄ ｈ
孟海东 刘小荣
（ 内蒙古科技大学信息工程学院 内蒙古 包头 ０ ４ １ ） １０ ０
摘
要
针 对传 统向量空间模 型 中的特 征项孤 立处 理 问题 ， 首先 通过 统计 和特 征聚 类相结合 的模 式实现 特征 降维， 然后使用
图模型来建 立词和词之 间相 互关联信 息， 最后运用 Ｋ Ｎ方法进行 文档 分类测试 。该 算法提 高 了稀有词对 分类 的贡 献， Ｎ 强化 了关联
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ Ｃ ｕ ｔｒ ｇ ａ ａｙ ｉ Ｇ ａ ｈ ｍｏ ｅ Ｄｏ ｕ ｎ ａｅ ｏ ｓ ｔ ｎ ｌ ｓｅ ｎ ｎ ｓｓ ｉ ｌ ｒｐ ｄ ｌ ｃ ｍｅ ｔｃ ｔｇ ｒ ａｉ ｉ ｏ
的冗余 性 。本文在基于特 征项相关性 的前 提下 ， 特征项 对于 从
０ 引 言
文档类 别分布的角度考虑 ， 出了一种新 的特征 聚类算法 同时 提 实现特征降维和分类器增强 。
１ 特征聚合理论
文档类属判定与文档 特征选取 的数量 和质量相 关 ， 选取 若 特征的数量 过大 ， 文档 向量 的维数太高 ， 则计算 开销过大 ， 并且 许多特征项对类别归属所 能提供 的信息很 少 ； 大量减 少特征 而 词数量又会丢失许多重要 的分类 信息 。因此 ， 文档表示 成 向 将 量后 ， 文档相似度计算 常常不能体现特征项之 间的内在联系 ， 特 征项“ 自用力 ” 不能确切体现文档 间的相似程度 。 各 ，
ｅ ｔｂ ｉｈ ｃ ｒｅ ａｉｅ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｂ ｔ ｅ ｎ ｔ ｅ ｗｏ ｄ ． Ａｔ ｔｅ ｅ ｄ．ＫＮＮ ｍｅｈ ｄ ｉ ｔ ｉｅ ｏ ｏ ｕ ｎ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｔｓ． Ｔ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｌ ｏ ｒ ｌｔ ｎ ｏｍａｉ ｅｗ ｅ ｈ ｒ ｓ ａ ｓ ｖ ｏ ｈ ｎ ｔ ｏ ｓ ｕ ｉ ｓ ｄ ｆｒ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｃａ ｓｆ ａｉ ｅ ｔ ｈ ｏ ｈ ｌ ｉ ｏ ｌ ｉ
ｎ ｍｂ ｒｏ ｉ ｎ ｉｎ ｎ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｅ ｔｒ ．Ｅ ｐ ｒ ｎ ｎ ｉ ａｅ ｈ ｔｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｖ ｓ ｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｄ ｒ ｃ ｌｒｔ ｓｏ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｕ ｅ ｆｄｍｅ ｓｏ ｓ ｉ ｏ ｕ ｎ ｃｏ ｖ ｓ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｄ ｃ ｔｓｔ ａ ｈ ｌｏ ｔ ｍ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｅ ａ ａｅ ｃａ ｓｆ ａｉ ． ｉ ｉ ｉ ｎ ｌ ｆ ｉ ｏ
词 的分类效果 ， 并降低 了文档 向量 的维数。实验证 明， 算法提 高 了分类的准确率和召 回率。 该 关键词 中图分类号 聚 类分析 图模 型 Ｔ３ １ Ｐ ０ 文档分 类
Ａ
文献标识码
Ｄｏ ＣＵＭ ＥＮＴ ＣＡＴ ＥＧ ｏＲＩ ＡＴ ｏＮ Ｉ Ｓ Ｉ ＵＳ ＮＧ ＧＲＡＰ Ｍ ｏＤＥＬ Ｈ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＣＬＵＳ ＴＥＲＩ ＮＧ ＡＮＡＬＹＳ Ｓ Ｉ
ｆ ｔｒ ｒ ｕｔ ｎｉ ｆｓｙｄ ｎ ｍｕ ｔｅｍ ｄｌ ｆ ｓ ｔｔ ｓｉ ｃｍ ｉａ ｏ ｉ ａ ｒ ｌｓ ｒ ｇ ｎ ｅ ｅｇａ ｈｍ ｄｌ ｓ ｓｄｔ ｅ ｕｅ ｅ ｃｉ ｒ ｌ ｏｅｔ ￣ ｈ ｏｅ ｏＸ ｔ ｉｉ ｏ ｂｎｔ ｎｗｔ ｆ ｔ ｅｃ ｔｉ ，ａｄｔ ｎｔ ｒｐ ｏ ｅ ｉ ｕｅ ａ ｄ ｏ ｓ ｔ ｉ ｈ ａ ｓｃ ｎ ｉ ｈｅ ｕ ｕ ｅｎ ｈ ｈ ｏ
第２ ９卷 第 １期
２１ ０ ２ｐ ｔｒ Ａｐｐ ｉａｉ ｎ ｎ ｏ ｔ ｒ ｌ ｔ ｓａ ｄ Ｓ ｆ ｃ ｏ ｗａ ｅ
Ｖｏ． ９ Ｎｏ １ １２ ．
Ｊｎ ０ ２ ａ ．２ １
基 于聚 类 分 析 的 图模 型 文档 分 类