12、基于文本相似度的文档聚类方法解析

基于文本相似度的文档聚类方法解析

1. 引言

在自然语言处理中，文档聚类是一项重要的任务，它可以帮助我们将大量的文档按照相似性进行分组，从而更好地理解和处理这些文档。本文将介绍基于文档相似度的聚类方法，包括距离度量、划分聚类和层次聚类等内容，并通过具体的代码示例展示如何实现这些方法。

2. 基于文档相似度的聚类基础

2.1 文档相似度的影响因素

文档的许多特征都可以反映其相似度，包括单词、短语、语法和结构等。例如，在医学记录中，我们可以根据报告的症状对患者进行分组；在个人网站和博客中，我们可以根据主题（如食谱）对博客进行分类。

2.2 距离度量

为了确定文档之间的相似度，我们需要使用距离度量。常见的距离度量包括：
| 距离度量 | 描述 |
| — | — |
| 欧几里得距离（Euclidean distance） | 两点之间的直线距离 |
| 曼哈顿距离（Manhattan distance） | 笛卡尔坐标绝对值差的总和 |
| 闵可夫斯基距离（Minkowski distance） | 欧几里得距离和曼哈顿距离的推广 |
| 马氏距离（Mahalanobis distance） | 考虑数据分布的多维距离度量 |
| 杰卡德距离（Jaccard distance） | 基于集合交集和并集的相似度度量 |
| 编辑距离（Edit distance） | 衡量两个字符串之间的转换次数 |
| TF - IDF 距离 | 基于词频 - 逆文档频率的向量距离 |
| 余弦距离（Cosine distance）