15、文本聚类技术全解析-优快云博客

文本聚类技术全解析

1. 聚类概述

聚类是探索性文本分析中的常见问题，它将相似的对象（如文档、句子、单词等）分组，从而揭示语料库中的内在结构。聚类作为一种通用的数据挖掘技术，在处理大量文本数据时非常有用，能够以多个数据对象簇的形式揭示数据中的自然语义结构。

聚类的应用场景广泛，例如对搜索引擎查询、结果甚至用户进行聚类。聚类结果有时可直接作为知识应用于实际场景，像对客户邮件进行聚类能揭示客户对产品的主要抱怨。此外，聚类结果有助于提供数据的总体概况，便于在深入分析特定子集之前从宏观层面理解数据集，还能支持对相关数据子集的导航。

聚类方法主要分为基于相似度的聚类和基于模型的聚类。在定义聚类任务时，明确测量相似度的视角（即“聚类偏差”）至关重要，不同的相似度定义会导致不同的聚类结果。例如，对一组对象进行聚类，基于形状定义相似度和基于大小定义相似度会得到截然不同的聚类结果。在实际应用中，如判断“汽车”和“马”是否相似，从物理角度它们不相似，但从功能角度，它们都可作为交通工具，是相似的。因此，“正确”的聚类偏差需由具体应用决定。

在不同的算法中，聚类偏差的注入方式不同。一些基于相似度的聚类算法需要用户明确定义或选择相似度算法，将根据所选算法相似的文档归为同一簇；而基于模型的聚类算法（通常基于生成概率模型）通过模型的目标函数间接定义相似度，一个对象可能会被分配到所有簇上的概率分布，不存在像基于相似度方法那样的“硬簇分配”。