7、基于文档相似度的DBSCAN和K-Means聚类算法性能分析

基于文档相似度的DBSCAN和K-Means聚类算法性能分析

1. 引言

数据聚类是将具有相似特征的数据归为一个簇的方法，其目标是提高簇内相似度，降低簇间相似度。聚类在行业中有诸多应用，例如：
- 在营销领域，将具有相似购买行为的客户归为一类，以便更精准地推送个性化内容。
- 在网络领域，用于判断流量是否为垃圾邮件或来自机器人。
- 在信息检索领域，将相似文档分组，便于快速搜索和筛选，还能为未标记文档分类，有效组织文档并提取主题。

聚类是一种无监督机器学习技术，模型使用未标记数据自动将数据划分为簇。然而，文档聚类过程中会面临诸多问题，如选择文档的相关特征、合适的相似度度量、算法选择、确定算法参数的最优值、处理离群点、解释结果以及选择评估指标等。在进行文档聚类之前，需要确定不同文档之间的相似度，这有助于发现重复文档、匹配职位描述与员工简历、对比新专利申请与现有专利等。网络上存在大量文档，有时难以找到所需文档，而聚类技术可以根据文档的相似特征将其分组，便于找到相关文档。常见的聚类技术可分为基于密度、基于划分和层次聚类。

本文主要比较两种聚类技术在文本数据集上的实现效果，一种是无需预先确定簇数量、能形成任意形状簇的DBSCAN算法，另一种是需要预先确定簇数量、形成圆形簇的K-Means算法，使用的相似度度量包括余弦相似度和混合相似度。同时，还会对这两种技术使用不同相似度度量形成的簇进行比较分析。

2. 相关工作

为了对文本文档进行聚类，人们提出了各种聚类算法，采用了不同的相似度度量技术。以下是一些相关的聚类算法：
| 聚类方法 | 聚类算法 | 处理离群点能力 | 是否适用于大数据集 | 时间复杂度 | 优点 |