文本挖掘算法总结
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。
文本挖掘之文本聚类（DBSCAN）
⽂本挖掘之⽂本聚类（DBSCAN）刘勇 Email：简介 鉴于基于划分的⽂本聚类⽅法只能识别球形的聚类，因此本⽂对基于密度的⽂本聚类算法展开研究。
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是⼀种典型的基于密度的聚类⽅法，可以找出形状不规则的聚类，⽽且聚类时⽆需事先知道聚类的个数。
基本概念 DBSCAN算法中有两个核⼼参数：Eps和MinPts(⽂献与程序中经常使⽤)。
前者定义为邻域半径，后者定义为核⼼对象的阈值。
本⽂为了描述⽅便，下⽂将Eps和MinPts分别简记为E和M。
(1) E 邻域：给定对象半径E内的区域成为该对象的E邻域。
该E邻域为球形，其半径的界定可以采⽤距离（欧式距离）、余弦相似度、Word2Vec等表征，本⽂实现采⽤余弦相似度来表征。
(2) 核⼼对象：若给定对象E邻域内的对象（样本点）个数⼤于等于M，则称该对象为核⼼对象。
(3) 直接密度可达：给定⼀个对象集合D，若对象p在q的E邻域内，且q是⼀个核⼼对象，则称对象p从对象q出发是直接密度可达的（directly density-reachable）。
(4) 密度可达：给定⼀个对象集合D，若存在⼀个对象链p1，p2，p3，...，pn，p1=q，pn=p，对于pi属于D，i属于1~n，p（i+1）是从pi关于E和M直接密度可达的，则称对象p从对象q关于E和M密度可达的。
(5) 密度相连：给定⼀个对象集合D，若存在对象o属于D，使对象p和q均从o关于E和M密度可达的，那么对于对象p到q是关于E和M密度相连的。
(6) 边界对象：给定⼀个对象集合D，若核⼼对象p中存在对象q，但是q对象⾃⾝并⾮核⼼对象，则称q为边界对象。
(7) 噪声对象：给定⼀个对象集合D，若对象o既不是核⼼对象，也不是边界对象，则称o为噪声对象。
图1 集合对象 如图1所⽰，其设定M=3，红⾊节点为核⼼对象，黄⾊节点为边界节点，蓝⾊为噪声节点。
LSA算法简单理解
LSA算法简单理解⽂本挖掘的两个⽅⾯应⽤：（1）分类：a.将词汇表中的字词按意思归类（⽐如将各种体育运动的名称都归成⼀类）b.将⽂本按主题归类（⽐如将所有介绍⾜球的新闻归到体育类）（2）检索：⽤户提出提问式（通常由若⼲个反映⽂本主题的词汇组成），然后系统在数据库中进⾏提问式和预存的⽂本关键词的⾃动匹配⼯作，两者相符的⽂本被检出。
⽂本分类中出现的问题：（1）⼀词多义⽐如bank 这个单词如果和mortgage, loans, rates 这些单词同时出现时，bank 很可能表⽰⾦融机构的意思。
可是如果bank 这个单词和lures, casting, fish⼀起出现，那么很可能表⽰河岸的意思。
（2）⼀义多词⽐如⽤户搜索“automobile”，即汽车，传统向量空间模型仅仅会返回包含“automobile”单词的页⾯，⽽实际上包含“car”单词的页⾯也可能是⽤户所需要的。
LSA原理：通过对⼤量的⽂本集进⾏统计分析，从中提取出词语的上下⽂使⽤含义。
技术上通过SVD分解等处理，消除了同义词、多义词的影响，提⾼了后续处理的精度。
流程：（1）分析⽂档集合，建⽴词汇-⽂本矩阵。
（2）对词汇-⽂本矩阵进⾏奇异值分解。
（3）对SVD分解后的矩阵进⾏降维（4）使⽤降维后的矩阵构建潜在语义空间LSA详细流程：LSA初始矩阵的⽣成：（1）⽣成词汇库（以英⽂⽂本为例）a从⽂本中过滤⾮英⽂字母字符;b过滤禁⽤词;c相同词根单词归⼀;d词汇统计和排序:e⽣成词汇库(2)⽣成词汇-⽂本矩阵由各索引词在每篇⽂本中的出现频率⽣成词汇-⽂本矩阵 X 该矩阵中(第 i⾏第 j 列的元素数值aij 表⽰第 i个索引词在第 j 篇⽂本中出现的频率或者TF-IDF加权词频)初始矩阵中每⼀⾏对应⼀个词，每列对应⼀篇⽂章，M个词和N篇⽂章可以表⽰为如下MX N的矩阵（3）奇异值分解如下图将⼀个⼤矩阵分成3个⼩矩阵相乘的形式。
（1）第⼀个⼩矩阵X是对词进⾏分类的⼀个结果，它的每⼀⾏表⽰⼀个词，每⼀列表⽰⼀个语义相近的词类，这⼀⾏中每个⾮零元素表⽰每个词在每个语义类中的重要性（或者说相关性）如X = [0.7 0.15;0.22 0.49;0.3 0.03]则第⼀个词和第⼀个语义类⽐较相关，第⼆个词正好相反，第三个词与两个语义都不相关。
基于语义分析的文本检索与挖掘算法研究
基于语义分析的文本检索与挖掘算法研究随着信息技术的飞速发展，海量的文本数据也在不断涌现。
如何快速、准确地搜索和挖掘这些文本数据，成为了一个亟待解决的问题。
基于语义分析的文本检索与挖掘算法因其强大的能力逐渐引起了广泛关注。
一、语义分析的定义与重要性语义分析是一种将自然语言文本转换为计算机能理解的形式的技术。
通过对文本的语义进行分析和理解，可以实现更精准、智能化的文本检索和挖掘。
传统的基于关键词的检索方式往往因为无法准确理解用户的意图而导致检索结果不准确。
而基于语义分析的方式则可以更好地解决这个问题，提高检索的准确性和效率。
二、基于语义分析的文本检索算法1. 词向量模型词向量模型是一种将文本中的词汇转化为高维度向量的技术。
通过建立词与词之间的关联关系，可以实现词汇的语义表示。
常用的词向量模型有Word2Vec和GloVe等。
这些模型可以将语义相似的词汇映射到向量空间中的相近位置，从而实现对文本的语义理解和匹配。
2. 文本分类算法基于语义分析的文本检索需要先对文本进行分类，以便更好地理解和匹配用户的检索意图。
文本分类算法通常使用机器学习和深度学习技术，通过训练分类模型来实现对文本的自动分类。
常用的文本分类算法有朴素贝叶斯算法、支持向量机和深度神经网络等。
三、基于语义分析的文本挖掘算法1. 实体识别实体识别是一种从文本中识别出具有特定意义的实体的技术。
通过使用命名实体识别算法，可以识别出文本中的人名、地名、机构名等实体，为后续的文本挖掘提供更详细的信息。
2. 关系抽取关系抽取是一种从文本中抽取出实体之间关系的技术。
通过使用关系抽取算法，可以分析文本中的句子结构和语义关系，从而抽取出实体之间的关联关系，进一步挖掘出隐藏在文本中的知识。
四、挑战与展望尽管基于语义分析的文本检索与挖掘算法已经取得了一定的进展，但仍然存在许多挑战。
首先，语义分析仍然面临着对语义的准确理解的问题。
目前的词向量模型虽然能够捕捉到词汇的语义相似性，但对于复杂的语义关系和上下文理解仍然存在一定的限制。
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。
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。
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。
基于聚类算法的文本挖掘方法研究
基于聚类算法的文本挖掘方法研究随着互联网技术的日新月异，数据量的飞速增长，文本挖掘技术也愈发成为科学研究、商业决策的必备工具。
聚类算法作为文本挖掘技术的一种，可以将大量未被标记的数据分成若干不同的簇或类别，形成有意义的信息。
本文将从聚类算法与文本挖掘的介绍、应用现状和发展趋势等方面，对基于聚类算法的文本挖掘方法进行综述。
一、聚类算法与文本挖掘在将聚类算法应用于文本挖掘前，有必要先了解聚类算法的基本原理。
聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将未被标记的数据点分成不同的组别，使得同一组别内的数据点间相似度高，组间相似度低。
聚类算法常见的有层次聚类、k-means聚类、DBSCAN聚类等，可以根据数据特征和实际需求选择不同的聚类算法。
文本挖掘是将文本数据转换为有意义的信息的过程。
文本挖掘可以分为三个步骤：文本预处理、特征提取和分类/聚类。
文本预处理包括分词、去除停用词、词性标注等一系列操作；特征提取则是将文本转换为有用的数字特征，如词频、TF-IDF等；分类/聚类则是将相似的文本数据分为同一类别或簇。
其中，聚类算法是文本挖掘中常用的方法之一。
二、聚类算法在文本挖掘中的应用现状在文本挖掘领域，聚类算法应用广泛，涉及范围包括但不限于文本分类、信息检索、情感分析等。
聚类算法的应用主要包括以下几个方面：1.文本分类文本分类旨在将文本数据根据其含义划分到不同的预设类别中。
聚类算法对于无法确定先验类别的文本数据非常有用。
通过对文本数据进行聚类，能够发现潜在的类别信息，从而辅助文本分类。
早期的文本分类采用k近邻算法(k-NN)，但该算法随着数据量的增加存在计算效率低下的问题。
相比之下，聚类算法在计算效率上有明显优势，因此得到越来越多的应用。
2.信息检索信息检索是指从大量的文本数据中寻找满足用户需求的文本数据。
聚类算法对于信息检索的应用主要是降维和过滤。
对于大规模的文本数据，聚类算法可以将其划分为多个簇，从而降低计算复杂度。
- 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)。
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 Clusteri ng6、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、P CA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 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年波兰学者乙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) 最后通过入截矩阵将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。
2间均距C*和X )，并求解最优聚类max{、类输出模式■■■ - ■■ -■； - ■' ^jF IkJr / \XJF \ j/r \ jff■■电Ik JrP P Q Q输入模式通过上述可知，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｛力二*「门;•一 '*：｝，BIC为每个文档计算出一组最具有代表性的词组这沁… 代…气T，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。