新手探索NLP（十二）——文本聚类

最新推荐文章于 2024-03-09 14:12:32 发布
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分类专栏： Neural Network 文章标签： NLP
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文本聚类是数据挖掘中的重要技术，通过将文本转换为数学信息并计算相似性进行分组。本文介绍了分词处理、词向量转换以及各种聚类算法，如基于层次、划分、密度、网格和模型的聚类，并探讨了在高维空间中的挑战及应对策略。

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简介

聚类又称群分析，是数据挖掘的一种重要的思想,聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。

文本聚类其实也就是在文本方向上的应用，首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样形成高维空间点之后再去计算点与点之间的距离，然后将这些距离比较近的聚成一个簇，这些簇的中心成为簇心。而我们做的就是保证簇内点的距离足够近，簇与簇的距离足够远。

过程

第一部分：分词处理

我们要把中文文章要进行分词，这一点中文文章和英文文章有一些区别，因为英文单词是单个构成的，而我们中文是需要分词的。另外需要加入一个停用词表，在进行分词的时候进行去掉。

第二部分：分词后将分词转换为词向量

关于词向量我们有一些比较常用的模型，比如one-hot，BOW词袋模型，连续词袋模型(CBOW)和Skip-Gram模型和Word2vec模型。

第三部分：选择聚类算法

这里的算法大家常用的是K-means和DBSCAN，这两种算法用的最多，但是在高维空间里边K-means似乎并不是很好，究其原因是因为维度太高，簇与簇之间的距离太小了，如果直接去聚类，这一部分似乎效果不太好，这时候就需要用到主成分分析PCA，大致的思路是大致意思就是取这个高维向量中方差最大的方向经过一些数学变换将有用的部分保留，没用的部分舍弃，这种办法同样适合分类算法中寻

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NLP：文本聚类【PCA--＞K-means】
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02-23 2484
什么是文本聚类？ 文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算那些点距离比较近来将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点要尽量的远。 文本聚类的难点是什么？ 聚类是一种非监督学习，也就是说聚成几类，怎么聚，我们都不知道，只能一点点试出来。但是有时候机器认为这两堆点可以认为是两个簇，但人理解可能是一个簇，文本聚类就就难在了这里，机器与人的理解不太一样。一般能看到这个博的人都学过基本的聚类算法，拿k-me
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03-15 1913
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01-30 5236
例如，如果数据具有明显的聚类结构，可以选择 K-Means 或 Hierarchical Clustering 等算法。4.评价：使用指标如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等对聚类结果进行评价，比较不同的聚类方法并选择最优方案。2.特征提取：通过词袋模型、tf-idf算法、词嵌入等方式提取文本的特征，将文本转换为数值向量。1.数据预处理：对原始文本进行预处理，比如去除停用词、标点符号等，获取有意义的特征。3.聚类：使用K-Means、DBSCAN、层次聚类算法等方式对文本向量进行聚类。
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转自：http://hi.baidu.com/yaomohan/blog/item/e7b1c2c2516638110ef477cc.html 经过N天的努力,我的第一个文本聚类小程序终于火热出炉了.真不容易啊,在网上看了很多程序才明白其中的核心原理。其实原理很简单,但这个程序最麻烦的是 一些细节,比如字符串的处理还有用什么样的数据结构来存储数据等等,这些才是最麻烦的。下面我会详细...
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