8、文档聚类与自动驾驶车辆中的人工智能应用

文档聚类与自动驾驶车辆中的人工智能应用

在当今的科技领域，文档聚类和自动驾驶车辆是两个备受关注的方向。文档聚类有助于对大量文本数据进行有效组织和分析，而自动驾驶车辆则代表了人工智能在交通领域的前沿应用。下面将详细探讨这两个方面。

一、文档聚类算法比较：DBSCAN与K-Means

在文档聚类中，DBSCAN和K-Means是两种常用的算法。为了评估它们的性能，我们使用混合相似度和余弦相似度，并通过轮廓系数（Silhouette score）进行衡量。

轮廓系数是一种评估指标，用于衡量一个文档与所属簇内其他文档的紧密程度，以及与其他簇中文档的分离程度。其取值范围在(-1, 1)之间。当轮廓系数为1时，表示文档与所属簇内的文档紧密相连，且与其他簇的文档完全分离；当轮廓系数为 -1 时，表示文档与其他簇的文档混合在一起，聚类效果不佳。轮廓系数的计算公式如下：
[ s(i) = \frac{b(i) - a(i)}{\max{a(i), b(i)}} ]
其中，(a(i)) 是第 (i) 个文档与同一簇内其他文档的平均距离，(b(i)) 是第 (i) 个文档与相邻簇内其他文档的最小平均距离。

以下是DBSCAN和K-Means在不同数据集上基于混合相似度的比较结果：
| 文档名称 | DBSCAN - 最优epsilon | DBSCAN - 最小样本数 | DBSCAN - 簇数量 | DBSCAN - 轮廓系数 | K-Means - 最优簇数量 | K-Means - 轮廓系数 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 20 NG | 0.61 | 4 | 3 | 0.307 | 2 |