文本挖掘算法总结汇编
K均值算法在文本挖掘中的使用教程(四)
K均值算法在文本挖掘中的使用教程文本挖掘是一种通过自动化方法从大量文本数据中提取有用信息的技术。
K 均值算法是一种常用的聚类算法，被广泛应用于文本挖掘中。
本文将介绍K均值算法在文本挖掘中的使用教程，包括算法原理、实现步骤以及实际案例分析。
1. 算法原理K均值算法是一种基于距离的聚类算法，其目标是将数据集划分为K个不相交的子集，使得同一子集内的数据相似度较高，不同子集之间的数据相似度较低。
算法的基本原理是通过不断迭代的方式，将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点到所属簇的质心的距离最小化。
2. 实现步骤（1）初始化K个质心点：首先随机选择K个质心点作为初始值。
（2）将数据点分配到最近的质心：对于每个数据点，计算其与K个质心的距离，将其分配到距离最近的质心所属的簇中。
（3）更新质心的位置：对于每个簇，计算其所有数据点的均值，作为新的质心。
（4）重复步骤（2）和（3）直到收敛：不断迭代步骤（2）和（3），直到质心的位置不再发生变化，即达到收敛条件。
3. 实际案例分析下面我们以一个实际的文本挖掘案例来演示K均值算法的使用。
假设我们有一批新闻文章，我们希望将这些文章按照主题进行聚类。
首先，我们需要对这些文章进行文本预处理，包括分词、去停用词、词干提取等操作。
接下来，我们将利用K均值算法对这些文章进行聚类。
首先，我们需要选择K的值，通常可以通过手动设定或者使用一些聚类评估指标来确定。
然后，我们随机选择K个质心点作为初始值。
接着，将每篇文章分配到距离最近的质心所属的簇中。
然后，更新每个簇的质心位置，计算每个簇内所有文章的均值作为新的质心。
不断迭代上述步骤，直到质心的位置不再发生变化，即达到收敛条件。
最后，我们可以对每个簇的文章进行主题分析，找出每个簇的主题特征词，从而得到每个簇的主题特征。
通过这种方式，我们可以将大量的新闻文章按照主题进行聚类，帮助我们更好地理解这些文章的内容和结构。
总结K均值算法是一种简单而有效的文本挖掘算法，通过不断迭代的方式将文本数据划分为不同的簇，帮助我们发现其中的潜在结构和模式。
文本挖掘技术的使用技巧
文本挖掘技术的使用技巧文本挖掘技术是一种利用自然语言处理、机器学习和统计学等方法，对大规模文本数据进行分析和提取有用信息的技术。
在信息爆炸的时代，文本数据成为各行各业的关键资源，文本挖掘技术的使用技巧对于有效利用这些文本数据具有重要意义。
以下将介绍一些常见的文本挖掘技术使用技巧：1. 文本预处理文本挖掘的第一步是文本预处理，即对原始文本进行清洗和整理，以便后续的分析。
这一步骤包括去除文本中的噪声数据，比如HTML标签、特殊字符等；去除停用词，如“的”，“是”等无意义的词语；进行词干化或词形还原，将单词转化为原始词根形式，以减少词语的变化形式对结果的干扰。
2. 关键词提取关键词提取是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中提取出代表性和信息量较大的词语。
常用的关键词提取方法包括基于统计的TF-IDF方法和基于机器学习的文本分类方法。
TF-IDF方法通过计算词语在文本中的频率和在整个语料库中的频率，来衡量词语在文本中的重要性。
文本分类方法则通过训练一个分类模型，从文本中自动提取出关键词。
3. 文本分类文本分类是文本挖掘的一项核心任务，其目的是将文本按照预先定义的类别进行分类。
常见的文本分类算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习方法等。
在进行文本分类之前，需要对文本进行特征提取，常见的特征提取方法包括词袋模型和词嵌入模型等。
文本分类在各个领域都有广泛的应用，比如舆情分析、垃圾邮件过滤等。
4. 情感分析情感分析是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中提取出文本作者的情感倾向，如积极、中立或消极。
情感分析可以应用于舆情监测、产品评论分析等方面。
常见的情感分析方法包括基于词典和基于机器学习的方法。
基于词典的方法通过构建情感词典，统计文本中出现的情感词的个数来判断情感倾向。
基于机器学习的方法则通过训练一个情感分类器，自动从文本中提取情感信息。
5. 实体命名识别实体命名识别是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中识别出人名、地名、组织机构名等命名实体。
学习笔记：NLP概述和文本自动分类算法详解
学习笔记：NLP概述和⽂本⾃动分类算法详解感谢：https:///articles/2018-07-25-5⼀、 NLP 概述1.⽂本挖掘任务类型的划分⽂本挖掘任务⼤致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输⼊位置都要产⽣输出）序列到序列、异步的序列到序列。
同步的序列到序列的例⼦包括中⽂分词，命名实体识别和词性标注。
异步的序列到序列包括机器翻译和⾃动摘要。
序列到类别的例⼦包括⽂本分类和情感分析。
类别（对象）到序列的例⼦包括⽂本⽣成和形象描述。
2.⽂本挖掘系统整体⽅案达观数据⼀直专注于⽂本语义，⽂本挖掘系统整体⽅案包含了 NLP 处理的各个环节，从处理的⽂本粒度上来分，可以分为篇章级应⽤、短串级应⽤和词汇级应⽤。
篇章级应⽤有六个⽅⾯，已经有成熟的产品⽀持企业在不同⽅⾯的⽂本挖掘需求：垃圾评论：精准识别⼴告、不⽂明⽤语及低质量⽂本。
黄反识别：准确定位⽂本中所含涉黄、涉政及反动内容。
标签提取：提取⽂本中的核⼼词语⽣成标签。
⽂章分类：依据预设分类体系对⽂本进⾏⾃动归类。
情感分析：准确分析⽤户透过⽂本表达出的情感倾向。
⽂章主题模型：抽取出⽂章的隐含主题。
为了实现这些顶层应⽤，达观数据掌握从词语短串分析个层⾯的分析技术，开发了包括中⽂分词、专名识别、语义分析和词串分析等模块。
3.序列标注应⽤：中⽂分词同步的序列到序列，其实就是序列标注问题，应该说是⾃然语⾔处理中最常见的问题。
序列标注的应⽤包括中⽂分词、命名实体识别和词性标注等。
序列标注问题的输⼊是⼀个观测序列，输出的是⼀个标记序列或状态序列。
举中⽂分词为例，处理「结合成分⼦」的观测序列，输出「结合/成/分⼦」的分词标记序列。
针对中⽂分词的这个应⽤，有多种处理⽅法，包括基于词典的⽅法、隐马尔可夫模型（HMM）、最⼤熵模型、条件随机场（CRF）、深度学习模型（双向 LSTM 等）和⼀些⽆监督学习的⽅法（基于凝聚度与⾃由度）。
4.序列标注应⽤：NER命名实体识别：Named Entity Recognition，简称 NER，⼜称作「专名识别」，是指识别⽂本中具有特定意义的实体，主要包括⼈名、地名、机构名、专有名词等。
数据分析中的文本挖掘技术
数据分析中的文本挖掘技术随着数据爆炸式增长，如何从大量数据中发现价值成为了数据分析领域中的一大难题。
而文本挖掘技术的出现，正是为了解决这个问题。
一、什么是文本挖掘技术文本挖掘技术是一种将自然语言处理、机器学习、统计学等技术应用于文本分类、情感分析、实体抽取、关系抽取、主题分析等领域的技术。
通过使用这种技术，可以从大量的非结构化文本数据中提取信息，发现隐藏在文本中的规律和趋势，为后续的数据分析和决策提供支持。
文本挖掘技术主要包括以下几个步骤：1. 预处理：去除停用词、标点符号等无用信息，将文本转化为机器可读的形式。
2. 特征提取：将文本中的单词、短语等抽取出来并转化为数值类型，以便后续的机器学习算法进行处理。
3. 分类或聚类：将文本按照其所属类别进行归类或分组。
4. 实体抽取：从文本中抽取实体并对其进行识别。
5. 关系抽取：从文本中抽取实体之间的关系。
二、文本挖掘技术的应用1. 情感分析情感分析是指通过对文本的分析，确定其中所包含的情感极性，如正面、负面或中性。
这种技术可以用于商品评论、社交媒体等领域，帮助企业了解用户对其产品或服务的态度，进而改进产品或服务。
2. 实体抽取实体抽取是指从文本中抽取出具有特定意义的实体，如人名、地址、时间、公司名称等，并进行分类和识别。
实体抽取技术可以帮助企业从大量的非结构化文本数据中提取出相关信息，为业务决策提供支持。
3. 关系抽取关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系。
这种技术可以用于社交媒体、新闻报道等领域，帮助企业了解人们之间的联系，预测社会趋势等。
4. 主题分析分析。
这种技术可以用于新闻报道、社交媒体等领域，帮助企业发现潜在的营销机会、了解人们的兴趣爱好等。
三、文本挖掘技术的挑战虽然文本挖掘技术在数据分析领域中拥有广泛的应用前景，但是它也面临着一些挑战：1. 数据质量问题。
由于文本数据的来源多种多样，质量参差不齐，如何保证文本数据的质量是文本挖掘技术中一个关键的问题。
(完整版)第5章-文本挖掘PPT课件
5.4 文本聚类
1 步骤 Document representation Dimensionality reduction Applying a clustering algorithm Evaluating the effectiveness of the
process
2 评价指标
总体评价
（11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去 掉，得到W="是三" （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉 ，得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，
S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ ”， 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"；
（21） S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。
文本频数
词的DF小于某个阈值去掉(太少，没有代 表性)。
词的DF大于某个阈值也去掉(太多，没有 区分度)。
信息增益
信息增益是一种基于熵的评估方法，定义为 某特征项为整个分类系统所能提供的信息量。 是不考虑任何特征的熵与考虑该特征之后熵 的差值。它根据训练数据计算出各个特征项 的信息增益，删除信息增益很小的特征项， 其余的按照信息增益的大小进行排序，获得 指定数目的特征项。
Gain(t) Entropy (S) Expected Entropy( St)
{
M i1
P
(
ci
)
log
P(ci
)}
[ P (t ){
M i1
i
|
t)}
P(t ){
M i1
P(ci
|
t
)
log
P(ci
|
文本挖掘中的情感分析算法
文本挖掘中的情感分析算法文本挖掘已成为当代数据分析的重要工具之一，包括情感分析算法在内的各种算法在各个领域都有广泛的应用。
情感分析算法可以从文本中提取出情感信息，核心是对文本中的情感词汇进行识别、权值计算和情感极性分类，从而对文本中的情感情绪进行分析、统计和预测。
一、情感分析算法的基本原理情感分析算法的基本原理是用计算机算法模拟人类情感的认知和表达过程，将文本中的情感信息进行识别、提取和分类，从而得到文本的情感极性和情感强度等信息。
情感分析算法中最核心的问题就是情感词汇库的建立和使用。
在情感词汇库中，每个情感词汇都有着自己的情感极性（积极、消极、中性等）。
同时，情感词汇还有着自己的权重值，即情感词在文本中的重要程度。
通过对文本中所有情感词汇进行权重计算，我们可以得到文本的情感得分，根据得分的正负可对情感极性进行分类和预测。
二、情感分析算法的分类方法从处理的对象角度，情感分析算法分为基于词典的算法和基于机器学习的算法两种类型。
基于词典的情感分析算法是利用人工或半自动方式建立情感词典，然后通过计算文本中各个情感词的情感值，得到文本的情感得分。
基于机器学习的情感分析算法是利用大量已标注的文本作为训练数据，通过机器学习的算法提取文本中的特征信息，然后通过分类器进行分类和预测。
从算法的复杂度角度，情感分析算法分为基于规则的算法和基于统计的算法两种类型。
基于规则的情感分析算法是利用先验的规则和知识对文本中的词语和表达进行分析和推断，从而实现对情感的理解和表达。
基于统计的情感分析算法是直接利用文本的统计特征进行情感分类和预测。
此外，还有一种最近比较流行的深度学习算法，在处理大量复杂文本时有着卓越的表现。
三、情感分析算法的应用场景情感分析算法的应用场景非常广泛，例如：1. 社交媒体分析。
情感分析可以帮助企业或组织了解客户的需求、态度和情绪，从而更好地制定品牌策略、营销策略等。
2. 舆情监测。
情感分析可以对大量的新闻、评论、博客等进行监测和分析，帮助政府、企业和社会组织了解社会热点、舆论动态和公众意见。
自然语言处理中常见的文本挖掘技术(六)
自然语言处理（NLP）是一门涉及人类语言与计算机之间交互的技术，它涉及文本挖掘、情感分析、语音识别等多方面的技术。
在这方面，文本挖掘技术是其中一个非常重要的领域，它用于从大量的文本中提取有用的信息和知识。
本文将介绍自然语言处理中常见的文本挖掘技术，包括词频统计、文本分类、主题模型、情感分析和实体识别等方面。
一、词频统计词频统计是文本挖掘中最基本的技术之一，它用于分析文本中词语的使用频率。
通过词频统计，我们可以得到文本中每个词语出现的次数，从而了解文本中的主题和重点。
在实际应用中，词频统计常用于搜索引擎优化、文本分类和信息检索等方面。
同时，词频统计也是其他文本挖掘技术的基础，例如文本分类和情感分析都需要先进行词频统计。
二、文本分类文本分类是将文本划分为不同的类别或标签的过程，它是一种监督学习的技术。
在文本分类中，通常使用机器学习算法，例如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等方法。
文本分类在实际应用中非常广泛，例如垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等方面都有着重要的应用。
通过文本分类，我们可以将大量的无序文本整理成有序的类别，从而更好地理解和利用这些文本数据。
三、主题模型主题模型是一种无监督学习的技术，它用于从文本中发现隐藏在其中的主题和语义信息。
主题模型在文本挖掘中有着重要的应用，例如新闻聚类、主题分析和内容推荐等方面。
主题模型的典型代表是潜在语义分析（LSA）和隐含狄利克雷分布（LDA）等方法，它们可以帮助我们从文本中挖掘出有用的信息和知识。
四、情感分析情感分析是一种用于分析文本情感色彩的技术，它可以识别文本中的情感倾向，例如正面情感、负面情感和中性情感等。
情感分析在社交媒体分析、产品评论和舆情监控等方面有着广泛的应用。
通过情感分析，我们可以了解用户对产品和服务的态度和情感，从而更好地改进产品和服务，提升用户体验。
五、实体识别实体识别是一种用于从文本中识别出命名实体（如人名、地名、组织名等）的技术，它是信息提取和知识图谱构建的重要基础。
自然语言处理中常见的文本挖掘技术(十)
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机和人类语言之间的交互。
而文本挖掘则是NLP中的一个重要技术，它可以帮助我们从大量的文本数据中挖掘出有价值的信息。
在本文中，我将介绍一些常见的文本挖掘技术，以及它们在自然语言处理中的应用。
首先，词袋模型（Bag of Words）是文本挖掘中最常见的技术之一。
它将文本数据转换成一个由词汇组成的集合，忽略了词汇的顺序和语法结构。
通过词袋模型，我们可以计算文本中每个词汇的出现频率，并通过这些频率来进行文本分类、情感分析等任务。
此外，词袋模型还可以在信息检索和推荐系统中发挥重要作用，帮助用户快速找到他们感兴趣的内容。
除了词袋模型，主题建模（Topic Modeling）也是一种常见的文本挖掘技术。
主题建模可以帮助我们从大量的文本数据中挖掘出隐藏的主题，帮助用户理解文本内容的结构和关联性。
其中，最著名的主题建模算法之一是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），它可以将文本数据分解成多个主题，并为每个主题分配词汇的概率分布。
通过主题建模，我们可以发现文本数据中隐藏的关键词和主题，从而更好地理解文本数据的含义。
此外，情感分析（Sentiment Analysis）也是文本挖掘中的重要技术之一。
情感分析可以帮助我们识别文本中的情感态度，例如积极、消极或中性。
通过情感分析，我们可以对用户评论、社交媒体数据等进行情感分类，从而了解用户对特定产品或事件的看法。
情感分析在舆情监控、市场调研等领域有着广泛的应用，可以帮助企业更好地理解用户需求和市场动态。
除了以上提到的技术，文本分类（Text Classification）、实体识别（Named Entity Recognition）等技术也是文本挖掘中的重要组成部分。
文本分类可以帮助我们将文本数据划分到不同的类别中，例如新闻分类、垃圾邮件过滤等。
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文本数据挖掘算法应用小结1、基于概率统计的贝叶斯分类2、ID3 决策树分类3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘4、基于k-means聚类5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering6、SOM神经元网络聚类7、基于Meaning的文本相似度计算8、文本模糊聚类计算9、文本k-means聚类10、文本分类11、关联模式发现12、序列模式发现13、PCA主成分分析1、基于概率统计的贝叶斯分类算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。
对于任一事件x，P(x)>0，则有：贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。
贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。
解决问题：预测所属分类的概率。
通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。
2、ID3 决策树分类算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。
该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。
ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。
每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
解决问题：预测所属分类。
通过已知样本集记录，生成一颗“分类知识树”，给定一个未知“标签”记录，通过“分类知识树”来确定其所属分类。
3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘算法概述：1982年波兰学者Z. Paw lak 提出了粗糙集理论Rough Sets Theory，它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具，能有效分析不精确、不一致（Inconsistent)、不完整（Incomplete) 等各种不完备信息，利用数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。
粗糙集理论是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性事物的数学工具。
粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的，它将分类理解为在特定空间上的等价关系，而等价关系构成了对该空间的划分。
粗糙集理论将知识理解为对数据的划分，每一被划分的集合称为概念。
其主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似）刻画。
解决问题：预测所属分类。
粗糙集分类将样本空间S划分为上近似集（Upper approximation)、下近似集（Lower approximation）、边界集（Boundary region)，挖掘条件属性C与决策属性D集合所包含的不可分记录（不能再细分，该集合中的所有记录都属于某一决策属性Di的取值），这些记录形成不可辨识的关系（Indiscernibility relation)，由此确定分类规则：IF <条件属性C成立> THEN <决策属性Di发生>即，如果满条件C，则其所属分类为Di。
IF中的条件C可以是单一条件，也可以是组合and （并且）组合条件。
BIC给出的是“最小分类规则”。
所谓“最小分类规则”是，最少的条件组合。
例如一个人属于“高”、“富”、“帅”，条件为：“身高”、“财富”、“工资性收入”、“财产性收入”、“产业收入”、“脸型”、“眼睛大小”、“鼻梁形状”、“英俊”等条件来判别，通过“粗糙集”分类计算，得出最小分类规则可能是“IF 财富>=XXX1 and 身高>=185cm and 相貌=英俊”其他条件可以忽略不计，这就是“最小分类规则”。
“粗糙集”分类规则为“百分之百确定型”分类规则，这是对样本集的统计结果，如果出现非“样本集”中出现过的条件变量属性，将无法得出“粗糙集”，可转而使用概率型“贝叶斯分类”进行计算。
4、基于k-means聚类算法概述：给定一个包括n条记录、每条记录有m个属性的样本集，再给出分类数k，要求将样本集中的记录，按记录间的相似性大小（或距离远近），将相似性最大（或距离最近）的记录划分到k个类中，相同分类中记录间的距离要尽可能地小，而分类之间的距离要尽可能地大。
BIC改进了常规的k-means聚类算法，在聚类过程中，同时计算分类质量（类内均差、类间均距和），并求解最优聚类max{ }。
解决问题：将n条记录聚成k个分类。
对n个样本集记录，指定分类个数k，为k个分类指定初始迭代记录为k个分类中心，通过计算其他记录对k个分类中心的距离，对不断变换分类、变换类中心，收敛都当分类不再变化时，计算结束。
由此，将n个样本集记录分配到k 个分类中，得到k个分类中心指标。
5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering算法概述：在实际解决聚类问题时，很多数事物是“模糊”的，其特征属性A无法确进行量化，如：人的相貌、人与人之间的关系、人的性格、购买商品的意愿等，这就需要用模糊数学来进行相似性计算。
模糊数学是伴随着上世纪五六十年代兴起的控制论、信息论、系统论（俗称“老三论”）而形成的一种决策方法，是美国加利福尼亚大学伯克利分校Lotfi Zadeh 教授于1965年创立的。
模糊聚类基本计算步骤为：（1）将样本集中的n条记录变换成n x n的模糊相似矩阵；（2）通过传递包卷积计算将模糊相似矩阵变换成等价相似矩阵；（3）最后通过λ截矩阵将n条记录分成1-n个分类。
K-means聚类需事先确定聚类数k，而模糊聚类Fuzzy Clustering无需事先确定聚类数k，可以从最小的k=1（所有学习集中的n条记录为1个分类），到k=n（所有学习集中的n条记录各为1个分类）。
解决问题：将n条记录聚成1-n个分类。
模糊聚类Fuzzy Clustering算法完全基于数据自然状况进行聚类，可产生聚类的解集合 (k=1,2,,,,,n)，因此，可以在解集合中求解最优聚类max{ }，这对观察分析样本集的数据性态非常有用，可供观察不同情况下的“聚类”状况。
6、SOM神经元网络聚类算法概述：人类对事物的认知是一个不断积累的过程，通过对事物的观察，不断地认识和修正因果关系，最后逐渐稳定为认知规则。
医学证明，人眼的视网膜、脊髓和海马中存一种侧抑制现象，即，当一个神经细胞兴奋后，会对其周围的神经细胞产生抑制作用。
这种侧抑制使神经细胞之间呈现出竞争，开始时可能多个细胞同时兴奋，但一个兴奋程度最强的神经细胞对周围神经细胞的抑制作用也最强，其结果使其周围神经细胞兴奋程度减弱，从而该神经细胞是这次竞争的“胜者”，其它神经细胞在竞争中失败。
1981年芬兰学者kohonen提出一个称为自组织特征映射（Self Organization Feature Map-SOM 或SOFM）网络，前述大脑神经细胞兴奋规律等，在该网络中都得到了反应。
在竞争层神经元之间的连线，它们是模拟生物神经网络层内神经元相互抑制现象的权值，这类抑制性权值满足一定的分布关系，如距离近的抑制强，距离远的抑制弱。
通过上述可知，SOM聚类算法设计的核心思想是体现神经元在认知过程中的3个特性：（1）根据样本比较，逐步积累、不断修正、渐近稳定特性？（2）神经元之间的侧抑由近到远、逐步衰弱制特性？（3）神经元兴奋区域随认知次数逐步缩小范围特性？BIC采用欧氏距离作为输入模式Xi与各输出神经元Wj之间的相似度，选择具有最小距离的神经元为兴奋神经元；采用（1-ti/tm）作为学习衰减函数，其中ti 为当前学习次数（第几次样本训练），tm 为总的学习数，以此来体现上述特性“1”；采用（1-ti/T）、C/Wij作为神经元侧抑制函数，其中C为设定的常数、Wij为被选中的神经元与其他神经元最远距离，来体现上述特性“2”、“3”。
解决问题：将n条记录按m个输出神经元聚成m个分类。
模仿人类的学习方法，对事物的认识是一个由浅入深、逐步学习、修正的过程，将对各种要素组态的认识逐步稳定到认知领域，由此进行“聚类”。
7、基于Meaning的文本相似度计算算法概述：给出一组n个文档D{ }，BIC为每个文档计算出一组最具有代表性的词组，同时，计算出相互间内容接近度及接近序列。
BIC的Meaning挖掘与自动搜索不同于现有Baidu、Google人工输入关键词的搜索方式，现有搜索引擎不考虑语义和语境，只考虑词W与文档D的包含关系和词在文档内的频数TF，因此，关键词的搜索与文档内容无关。
例如：“姚明”是中国篮球的骄傲，但“姚明”还投身于公益事业，如果在搜索引擎中输入“姚明”，不见得搜索的文档内容只包含与篮球相关的内容，还可能包括公益及其他包含“姚明”的文档，可见，关键词搜索具有不确定性。
如果在搜索引擎输入一组词{“姚明”、“得分”、“篮板”}，搜出文档是篮球比赛内容的概率更大，显然，形成的交集缩小了搜索范围，但组词{“姚明”、“得分”、“篮板”}是经过人思考给出的。
BIC通过计算得出文档代表词组，相当于人工输入{“姚明”、“得分”、“篮板”}，同时计算词在句子中语序关系的发生概率与马尔科夫链，因此，能够更好地确定搜索词的语义和语境，通过对文档间的相关性（接近度）进行聚类计算，可按Meaning“接近度”进行自动搜索而无需人工干预，并随文档内容的变化而自动跟踪Meaning变化，使搜索更加准确、更加自动化，让搜索“随用户的心而动”。
BIC可用于基于Meaning计算的搜索、舆情分析、特定情报分析、垂直搜索和相似内容推荐等文本挖掘。
解决问题：计算两个文本的相似度。
8、文本模糊聚类计算算法概述：基于模糊聚类算法，BIC首先计算将n个文本组成相似矩阵（第i个文本文档对第j个文本文档的相似度），然后将相似矩阵变成模糊相似矩阵，通过求模糊相似矩阵的等价矩阵和截矩阵，将n个文本文档分成1-n个分类，同时，按相同分类中的文本具有最接近的内容相似度Min{ }，不同文本分类间具有最大差异Max{ }，来求解按文本内容进行最优分类方案。