一种快速词自动聚类算法

合集下载

一种融合 K-means 和快速密度峰值搜索算法的聚类方法

一种融合 K-means 和快速密度峰值搜索算法的聚类方法盛华;张桂珠【摘要】K-means 算法的初始聚类中心是随机选取的，不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果。

针对 K-means 算法存在的问题，提出一种融合 K-means 算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法（K-CBFSAFODP）。

该算法是这样考虑的：类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围，且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离，以此来刻画聚类中心；再运用 K-means算法进行迭代聚类，弥补了 K-means 聚类中心随机选取导致容易陷入局部最优的缺点；并且引入了熵值法用来计算距离，从而实现优化聚类。

在 UCI 数据集和人工模拟数据集上的实验表明，融合算法不仅能得到较好的聚类结果，而且聚类很稳定，同时也有较快的收敛速度，证实了该融合算法的可行性。

%The initial clustering centre of K-means algorithm is selected randomly,different initial centre inputs will get different clustering results.Aiming at this problem of K-means algorithm,we proposed a clustering algorithm which combines K-means algorithm and clustering with the fast density peaks search and finding algorithm (K-CBFSAFODP).This algorithm has the following considerations:the class cluster centre is surrounded by neighbour points with lower local density,and has relatively larger distance to any point with higher density,this is used to depict the cluster centre;then the K-means algorithm is employed for iterative clustering,this makes up the defect that to randomly select K-means clustering centre leads to falling into local optima easily.Moreover,the algorithm introduces entropy method to calculate the distance,thereby realises the optimisation of clustering.It isdemonstrated by the experiments on UCI datasets and artificial simulation dataset that this combination algorithm can get better clustering results,and the clusters is very stable as well;meanwhile it also has fast convergence speed.These confirm the feasibility of the combination algorithm.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2016(033)010【总页数】6页(P260-264,269)【关键词】聚类;K-means算法;CBFSAFODP算法;初始聚类中心;密度;信息熵【作者】盛华;张桂珠【作者单位】江南大学物联网工程学院江苏无锡 214122;江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP18聚类分析是一种无监督的机器学习方法，是数据挖掘中的重要研究方向之一[1]。

一种基于概率的快速聚类算法

３Ｏ
Ｌ
１
（１）
９Ｏ
Ｌ
４
定义２样本数据点之间的概率定义为任两个类在ｍ种分类中在同一类中的概率：
１
Ｐ＝ ×ｃ
ＨＬ
６１（２）
Ｌ
５
其中，ｃ是ｍ种分类方法中任两个类被分在同一类的个数。定义３［加准确率：
第３１卷第２期
Ｖ０１．３１Ｎ０．２
重庆工商大学学报（自然科学版）
ＪＣｈｏｎｇｑｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｖ．（ＮａｔＳｃｉＥｄ）
２０１４年２月
Ｆｅｂ．２０１４
文章编号：１６７２－０５８Ｘ（２０１４）０２ — ００６１ — ０５
一
种基于概率的快速聚类算法
李婧
（重庆师范大学数学学院，重庆４０００４７）
摘
要：在聚类算法和特征向量维数确定的模式样本集中，各样本的每一维表示一个对应特征；鉴于此
１算法设计
在层次聚类算法中，先是初始模式样本自成一类，计算各类之间的距离，得到距离矩阵。然后根据要求进行合并。在借鉴了层次聚类算法思路的基础上，提出了基于概率的快速聚类算法，算法先对各个特征进行分类，然后按照层次聚类算法思路，得到概率矩阵，合并概率大的两项。
０
６
Ｌ
４
７
４

一种基于改进的Newman快速算法的文本聚类方法

度，实例验证了此方法的可行性。
根据贪婪算法的原理，每次合并应沿着使Ｑ增
大最多或者减少最小的方向进行。该步的算法复杂
２１００年８月４日收到
度为ｏｍ）（。每次合并以后，应的元素ｅ更新，对ｑ并将与 √社团相关的行和列相加。该步的算法复杂度为０ｎ。因此，步的算法复杂度为０ｍ＋）（）第二（ｎ。
⑥
２１ＳｉＴｅ．ｎｎ．００ｅｅｈＥｇｇ．
一
种基于改进的Ｎｗｎ快速算法ｅｍａ的文本聚类方法
安娜赵继广刘绍海
（装备指挥技术学院，北京１１１；０４６武警沈阳指挥学院沈阳１０１），１１３
的算法复杂度还是比较大，因此仅仅局限于研究中
种凝聚算法。算法如下：
① 初始化网络为个社团，即每个节点就是一
个独立社团。初始的ｅ和ａ满足０其他，
等规模的复杂网络。文本聚类中的网络通常都包含几百万个以上的节点，在这种情况下，统的Ｇ传Ｎ
１３１文本向量的空间模型（Ｓ．．ＶＭ）
‘
向量空间模型是由Ｓｌｎ等人＿在２ａｏｔ４０世纪６０
年代提出来的，在著名的Ｓｒ系统中实现。在并ｍａｔ
向量空间模型中，一篇文档被表示为规范化正交每特征词矢量所组成的空间中的一个点。一般采用ＩＦＩｖｒｏｕｅｔｒｑｅｃ）Ｄ（ｎｅｓＤｃｍｎＦｅｕｎｙ来表示ＶＭ，：ｅＳ即

一种适用于短消息文本的聚类算法

吴勇，徐峰
（南机电职业技术学院信息工程系，南长沙４０５）湖湖１１１
摘要：针对短消息文本聚类，设计基于频繁词集和Ａｔｒｅ的混合聚类方法。该算法利用基于频繁词集聚类算法处理文ｎ．ｅＴ
本数据的效率优势，生成初始聚簇，算轮廓系数消除重叠文档，计在此基础上再通过Ａｔｒｎ— ｅＴｅ算法继续精化，最终得到高
质量的结果输出。而且聚类结果保留了描述信息和树状层级结构，提供了更广阔的应用。
关键词：频繁词集；ｎ—ｒｅ法；Ａｔｅ算Ｔ轮廓系数；短消息；聚类
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６文献标识码：Ａｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ — ７．０２０．０ｏ：０３６／．ｓ．０６２５２１．２０９ｓ４
海量的短消息数据。这些数据蕴含着大量有价值的信息，这些数据的挖掘应用的重要性日趋显著。对
本文结合频繁词集挖掘算法和Ａｔｒｅ聚类算ｎ— ｅＴ法，引进轮廓系数，计适合短文本混合聚类算法设
ｃｕｔｒｇｒｄｃｓｔｅｉｉａｓｒｈｎｅｉｎｔｓｔｅｏｅｐｔｘｏｕｎｓｂａｃｌｔｇｓｈｕｔｏｆｃｅｔＦｒｅｌｓｅｉ，ｐｏｕｅｈｎｔｌｄｕｔ，ｔｅｌｎｉｅｍｉａｅｈｖｄａｅｔｄｃｍｅｔｙｃｕａｉｉｏｅｔｃｅｉｉｎ．ｕｔｒｌｎｌｅｈ

一种基于代表点的快速聚类算法

一种基于代表点的快速聚类算法李晓翠;孟凡荣;周勇【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2012(48)4【摘要】目前经典的聚类算法在内存空间有限的情况下,聚类受到时间、空间等各方面的限制,提出一种基于代表点的快速聚类算法FCBRP(fast clustering based representative points).首先,判定数据集中所有节点的属性,当节点的D临域内存在大于等于K个邻居节点时,将其定义为代表点,代表点D临域内所有邻居节点与该代表点之间的平均欧氏距离即为该代表点的相关密度RD,所有的代表点组成代表点集合;将所有在代表点的D临域内的节点定义为能被代表的节点,并将其进行存储;既不是代表点、又不能被其它节点所代表的节点,将其定义为噪音节点;其次,对代表点集合进行聚类,对于给定的密度标准α,如果两个代表点满足密度相关,即两个代表点的相关密度分别乘以密度标准α后同时大于等于两者之间的欧氏距离,则将其划分到同一类簇中,通过对代表点的聚类,达到对数据的区域划分,得到所有类簇的基本形状;最后,对于被其它代表点所代表的节点,通过检测代表它们的代表点所属的类簇,判定被代表的节点所属的类簇,对于少数位于不同类簇中的代表点的D临域内的节点,将其划分到相对距离较近的代表点所属的类簇中.实验证明,FCBRP算法对空间需求较小,效率快,精度高,鲁棒性更佳.【总页数】9页(P504-512)【关键词】代表点选取;代表点聚类;FCBRP算法【作者】李晓翠;孟凡荣;周勇【作者单位】中国矿业大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于代表点的快速聚类算法 [J], 贾瑞玉;耿锦威;宁再早;何成刚2.一种基于代表点和点密度的聚类算法 [J], 陈园园;陈治平3.一种基于代表点的分布式数据流聚类算法 [J], 高兵;张健沛;杨静4.一种基于代表点的增量聚类算法 [J], 孟凡荣;李晓翠;周勇5.一种基于代表点质量的万有引力聚类算法 [J], 张晓民;张枫;刘黎明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

WRM 一种基于单词相关度的文档聚类新方法

WRM：一种基于单词相关度的文档聚类新方法伍赛*杨冬青*韩近强*张铭*王文清+冯英+（*北京大学信息与科学技术学院北京100871）（+北京大学图书馆中国高等教育文献保障系统管理中心北京 100871）（wsai@）摘要目前大多数的搜索引擎如Google、百度等，查询的结果都是按照重要度排序然后分页地显示给用户。

但是有时候这样显示并不能很好地服务于用户，用户经常要浏览了很多页面才找到自己所需要的内容。

如果将返回的结果再进行分类，就可以很好的解决这一问题。

不同于传统的向量空间模型的方法，本文提出了一种基于单词相关度的聚类方法。

实验的结果表明该方法具有较高的准确性和很高的效率。

关键字文档聚类，单词相关度，单词向量空间模型WVM，向量空间模型VSM，TF/IDF，聚类引擎中图法分类号TP311WRM: A Novel Document Clustering Method Based on Word RelationWu Sai* Yang Dong-Qing* Han Jin-Qiang*Zhang Ming* Wang Wen-Qing+ Feng Ying+ (*School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China, 100871) (+Administrative Center for China Academic Library & Information System Room 607, Peking University LibraryBeijing, China, 100871)Abstract The most popular search engines, such as Google and Baidu, answer users’ queries as lists of ranked results according to importance. But in some cases the most “important” is not the most useful for the user. A user has to look through several pages to get what he wants. Trying to classify the results is a good idea to solve this problem. In this paper, we propose a novel clustering method based on the word relation WRM, which is different from the traditional VSM method. Experiment results show that our method WRM is not only very effective but also efficient.Keywords Document Clustering, Word Relation, Word Vector Model (WVM), Vector Space Model (VSM) , TF/IDF, Clustering Engine1. 引言*面对网络资源爆炸式的激增，越来越多的人选择使用搜索引擎来帮助他们找到所需资源。

一种快速的文本聚类-分类法

一种快速的文本聚类-分类法
林春燕;朱东华
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2004(026)007
【摘要】本文提出了文本分类的一种新方法,该方法是将部分文献的内容词进行聚类,根据聚类的结果生成分类模型,再根据朴素的贝叶斯原理将文献进行归类.
【总页数】3页(P74-76)
【作者】林春燕;朱东华
【作者单位】北京理工大学应用数学系,北京,100081;北京理工大学管理与经济学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种基于主分量分析的恒星光谱快速分类法 [J], 覃冬梅;胡占义;赵永恒
2.一种背弃“音乐本体”的分类法——对中国传统音乐“四大类”分类法的质疑[J], 刘永福
3.一种基于快速KNFL的模式分类法及其在寂声/语声段识别中的应用 [J], 郑文明;赵力;邹采荣
4.一种基于改进的Newman快速算法的文本聚类方法 [J], 安娜;赵继广;刘绍海
5.一种基于卷积神经网络的恒星光谱快速分类法 [J], 王楠楠; 邱波; 马杰; 石超君; 宋涛; 郭平
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种快速山峰聚类算法

维普资讯
第２５卷第７期
２００８年７月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｍｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｃｏ
Ｖｏ．５Ｎｏ７Ｉ２．
Ｊ１０８ｕ．２０
８０１，ｈｎ３０１Ｃｉａ）
Ａｓａｔｅｌｓｒｇｅｈｉｕｅｃｂｄｈｃｓａｐｏｅｎｏｈｏｎａ￣ｏ（ｂｔｃ：Ａｎｗｃｕｔｉｃｎｑｅｉｄｓｒｅ，ｗｉｉｎｉｒｖｍｅｔｎｔｅｍｕｔｉｍｈｄＭＭ）ｏｌｓｒｇｒｅｎｔｓｉｈｍｎｆｃｔｎｕｅｉ
该算法有效地减少了运算量，高了聚类聚类法；减法聚类；Ｐｔｅ — ｅ；无监督学习ｒ中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２０）７２４ — ３０１３９（０８０ —０３０
ｌａｎｎｅｒｉｇ
０引言
聚类分析是将特性相似的样本进行划分归类的过程。聚类分析既是从大量样本中获取知识的重要手段，也是数据挖掘
中的常用方法。。根据聚类准则的不同，多种不同的聚类有
损失的树表示。它主要用于高维空间数据的存储，为空间数据挖掘做准备。它的思想是递归地划分高维的样本集。为了降低在处理高维样本集和大样本集时的时间复杂度，文将Ｐ本－ｔｅｒ引进到山峰聚类算法，聚类前先将大样本集用Ｐｔｅｅ在 — ｅ数ｒ据结构分解成２个小样本集；后用改进的减法聚类计算每然

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)。

ＡＮＥＷＡＬＧｏＲＩＴＨＭｏＦｏＲＤＳＡＵＴＯＭＡＴＩＣＬＵＳＷＣＴＥＲＩＮＧ
ＷａｇＤｏＱｅＪｎＺａｇＪａＬｎｉ。ｎｕｉｕｈｎｕｎｉＷｅｂｎ
（ａｔＳｈｏｏＰｈｉｚｕｎｎｉｌｏｍｉｅ，ｈａｈａｇ００５，ｅｅ，ｈｎ）ＰｒｃｏｌｆＣＣＳｉｈａｇＭｕｉｐｍｔｅＳｉｚｕｎ５０１ＨｂｉＣｉａｙｊａｃａＣｔｉｆ。ＨｂｉｒｅｉｎｌｃｚｅＰｌｉｌｃｎｅａｄＬｗ，ｈｉｚｕｎ５０１ＨｂｉＣｉａ（ｅｅＰｏｓｏａ０ｏｈｃｉｃｎａＳｉａｈａｇ００６，ｅｅ，ｈｎ）ｆｓａＳｅｊ ’ ＳｉａｈａｇＵｉｒｔｃｎｍｉ，ｈｉｚｕｎ５０１，ｂｉＣｉａ（ｈｉｕｎｎｅｓｙｏＥｏｏｃＳｉａｈａｇ００３Ｈｅｅ，ｈｎ）ｊｚｖｉｆｓｊ
（河北政法职业学院
王舵郄君张娟李文斌
河北石家庄００５）５０１
河北石家庄００６）５０１
（石家庄经济学院
河北石家庄００３）５０１
摘要
词聚类是语言自动处理中一个重要的基础环节。传统的统计方法基于贪婪原则，常以语料的似然函数或困惑度作为评
ＡｂｔａｔｓｒｃＷｏｄｃｕｔｒｇｉａｍｐｒｎｕｄｍｅｔｌｗｒｎａｔｍａｉａｇａｅｐｏｅｓＴａｉｏａｓａｉｔａｔｏｓｂｓｎｇｅｄｒｌｓｉｎｉｏｔｔｎａｎａｏｋｉｕｏｔｌｎｕｇｒｃｓ．ｒｄｔｎｌｔｔｉｌｍｅｈｄａｅｏｒｅｙｅｎｓａｆｃｉｓｃ
价标准，其主要缺点是：聚类速度慢、初值对结果的影响大、易陷入局部最优。针对这些问题，出了基于相似度测度和覆盖方法的提
聚类方法。该方法计算量小、聚类速度快。而且，借助覆盖原理有效减小了初始点选取对聚类的影响程度。实验证踢，效果理想。关键词词聚类似然函数覆盖方法
ｇ，ｈｉｌｓｅｉｇｓｅｄｉｓｗ，ｅｉｉａｖｌｅａｆｃｓｔｅｒｓｌｇｅｔ，ｎｈｙｅｓｙｆｌｉｔｏａｐｉｍ．ｏｎｉｇｔｈｓｒｂｅ，．ｔｅｒｕｔｒｐｅｓｌｔｎｔｌａｕｆｔｈｅｕｔｒａｌａｄｔｅａｉａｌｎｏｌｃｌｔｃｎｏｈｉｅｙｌｏｍｕＰｉｔｔｅｅｐｏｌｍｓｎｏｔｉｐｐｒｐｔｆｒｒｅｗｒｓａｔｍａｉｌｓｅｎｔｏａｅｎｓｍｉｒｙｍｅｓｒｍｅｔｎｏｅｉｇａｇｒｈＴｅｃｕｔｒｇｓｅｄｈｓａｅｕｓｏｗａｄａｎｗｏｄｕｏｔｃｕｔｒｇｍｅｈｄｂｓｄｏｉｌｉａｕｅｎｄｃｖｒｎｌｏｔｍ．ｈｌｓｅｎｐｅｃｉａｔａｉｉｏｉｍｅｈｄｉｆｓｂｃｕｅｔｅｃｍｐｔｔｎｌｃｍｐｅｉｓｍｕｈｓｍｐｅＡｌｏｄｅｔｈｏｅｉｇｔｅｒｓｔｉｍｅｈｄｒｄｃｓｔｅｉｆ — ｆｔｓｈｔｏｓａｔｅａｓｈｏｕａｉａｏｌｘｔｉｏｙｃｉｌ．ｓ，ｕｏｔｅｃｖｒｈｏｅ，ｓｎｉｈｔｏｅｕｅｈｎｕｌｅｃｆｉｉａｅｅｔｎｏｏｎｎｔｅｃｕｔｒｎ．ｘｅｉｎａｉａｅｈｄａｆｃｆｏｒｄｓｇ．ｎｅｏｔｓｌｃｉｆｉｔｏｈｌｓｅｉｇＥｐｒｎｉｌｏｐｍｅｔｖｌｔｓｔｅｉｅ１ｆｔｏｕｅｉｎｄｅｅＫｅｗｏｄｙｒｓＷｏｄｃｕｔｒｎＬｋｌｏｄｆｎｔｎＣｖｒｇｍｅｈｄｒｌｓｅｇｉｉｅｉｏｕｃｉｏｅｉｔｏｈｏｎ
第２７卷第８期
２１００年８月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｎｏｗａｅｍｐｔｒＡｐｌｔｏｓａｄＳｆｒｃｔ
Байду номын сангаас
Ｖｏ＿７Ｎｏ８ｌ２．Ａｕ．２０ｇ０１
一
种快速词自动聚类算法
（中共石家庄市委党校
ｐｎｉｌｏｔｎｕｓａｕａｅｍａｅａｓｌｋｌｈｏｕｃｉｎｏｏｆｓｏｃｅｅｅｔａｈｅｒｅａｕｔｏｒｔｒａ．ｅａｅｔｐｉａｆｕｔｅ．ｉｒｃｐｅ，ｆｅｅｌｎｇｇｔｒｌｉｅｉｏｄｆｎｔｏｒｃｎｕｉｎａｈｉｖｍｎｓｔｉｖｌａｉｎｃｅｉＴｈｙｈｖｙｃｌｄｅａｌｓ，ｉｉ