19、L-覆盖算法的实现与评估

L-覆盖算法的实现与评估

1. 引言

在文本聚类领域，特征选择是提高聚类性能的重要步骤。随着文本数据的爆炸式增长，如何高效地选择特征成为研究热点。L-覆盖算法作为一种简单且高效的特征选择方法，旨在通过选择具有最高术语贡献（TC）的前L个术语，并逐步覆盖所有文档，从而实现有效的术语选择。本文将详细介绍L-覆盖算法的实现方法及其评估结果，特别是它在文本聚类中的应用。

2. L-覆盖算法的定义

L-覆盖算法是一种基于术语贡献（Term Contribution, TC）的特征选择方法。它通过逐步选择具有最高TC的术语，确保这些术语能够覆盖所有文档。具体来说，L-覆盖算法通过以下步骤实现：

1. 计算每个术语的TC值 ：根据公式（3.5）和（3.6），计算每个术语在文档集合中的贡献值。
2. 选择前L个术语 ：根据TC值的降序，选择前L个术语。
3. 移除已覆盖的文档 ：从文档集合中移除已经被这些术语覆盖的文档。
4. 重复步骤2和3 ：直到所有文档都被覆盖。

术语贡献（TC）的计算

术语贡献（TC）的定义如下：

[
TC(tk)= \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1, j \neq i}^{N} w(tk, di) \times w(tk, dj)
]

其中：

[
w(tk, di) = \f