文本聚类算法简要

                                             文本聚类算法分析

1. 传统的文本聚类算法

  传统的文本聚类算法分为以下几种

1.1 分割方法(partitioning methods)

1.1.1 K-MEANS算法

工作原理:

首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。 

   具体过程:

  (1)选取k个对象作为初始的聚类种子;

  (2)根据聚类种子的值,将每个对象重新赋给最相似的簇;

  (3)重新计算每个簇中对象的平均值,用此平均值作为新的聚类种子;

  (4)重复执行(2)、(3)步,直到各个簇不再发生变化。

1.1.2  K-MEDOIDS算法:

    与K-MEANS算法不同的是在衡量收敛标准,K-MEDOIDS算法用聚类对象到中心点的距离和值而不是平局值。

     K-MEDOIDS算法对小数据集合非常有效,减少了噪声的干扰,比K-MEANS算法更有健壮性,但执行代价比较高,且对于大的数据集没有良好的伸缩性。

1.1.3  CLARANS算法: 

   基础是K-MEDOIDS思想。给定含有N个数据对象的数据集X,发现 k 个中心点的过程被看作是搜索图G的过程。G的每一个定点表示一组k个中心点集合,图创建后从定点逐个搜索整个图,并且计算每个定点所对应的聚类结果的平局距离,求出全局最优的聚类结果。为避免计算量过大,此算法用随机重启局部搜索计算对图进行搜索。所以算法设置参数,限制局部搜索的重启次数 nunlocal 和限制当前搜索定点的最大搜索邻居数 maxneighbor 对算法的影响很大。

   算法多用于大规模的数据处理。

我的问题在于,不是很明了这些算法中的距离对于文本文件来说要怎么去计算。

1.2. 层次方法(hierarchical methods)

1.2.1  BIRCH算法:

(1)扫描数据库,建立动态的一棵存放在内存的CF Tree。如果内存不够,则增大阈值,在原树基础上构造一棵较小的树。 

(2)对叶节点进一步利用一个全局性的聚类算法,改进聚类质量。

1.2.2.  CURE算法:

基本原理:

针对大型数据库的高效的聚类算法。基于划分的传统的聚类算法得到的是球状的,相等大小的聚类,对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法,可以较好的处理以上问题。并且在处理大数据量的时候采用了随机取样,分区的方法,来提高其效率,使得其可以高效的处理大量数据。

    算法实现:

     CURE的算法在开始时,每个点都是一个簇,然后将距离最近的簇结合,一直到簇的个数为要求的K。它是一种分裂的层次聚类。算法分为以下6步: 

1)从源数据对象中抽取一个随机样本S。 

2)将样本S分割为一组划分。 

3)对划分局部的聚类。 

4)通过随机取样提出孤立点。如果一个簇增长得太慢,就去掉它。 

5)对局部的簇进行聚类。 

6)用相应的簇标签标记数据。

1.3. 基于密度的方法(density-based methods)

  算法的基本思想:

基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是:它不是基于各种各样的距离的,而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。这个方法的指导思想就是,只要一个区域中的点的密度大过某个阀值,就把它加到与之相近的聚类中去。

代表有.DBSCAN算法:OPTICS算法:.DENCLUE算法等; 

1.4. 基于网格的方法(grid-based methods)

这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元(cell)的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快,通常这是与目标数据库中记录的个数无关的,它只与把数据空间分为多少个单元有关。

代表算法有:

1.4.1  CLIQUE算法:

CLIQUE算法采用了基于网格和密度的方法。首先对每个属性进行等分,整个数据空间就被分成一个超长方体集合,对每个单元进行数据点计数,大于某个阈值的单元称这稠密单元,然后对稠密单元进行连接就构成类。不同于其它方法,它可以自动地识别嵌入在数据子空间中的类。

 好处是能够在高维空间中,它能够有效地进行聚类,并且能够发现嵌套在高维空间中的聚类。

1.4.2  WAVE-CLUSTER算法:

工作原理: 

WaveCluster算法中把多维空间数据看作是多维信号,首先将数据空间网格化,然后用小波变换技术(Wavelet transform)把信号从空间域转换到频率域。在小波变换中,用一个合适的内核函数进行旋转,产生一个变形后的空间,使数据中的簇易于区分。然后在变换后的空间中通过寻找密集区域对应起来。

WaveCluster算法通过把d维数据对象看作是d维信号,信号的高频部分对应特征空间中对象分布有急剧变化的区域,也就是类簇边界;而低频中高振幅部分则对应于对象分布比较集中的区域,也就是簇的内部。通过信号处理中的小波变换技术把信号分解成不同的频率段,找出d维信号的高频部分和低频部分,也就找出了簇。其中的噪声可以自动地被消除。

算法的步骤:

步骤1) 对特征空间进行量化,把每个维度分成m段,这样,整个空间分成单元,然后把对象分机到相应的单元;

步骤2) 对量化后的特征空间进行离散小波变换;

步骤3) 在变化后的特征空间的子波段中找出相连的部分,就是簇;

步骤4) 为每个簇所包含的单元分配相应的标签;

步骤5) 建立查找表,用于把变换后特征空间中的单元映射到原特征空间中的单元;

步骤6) 把每个单元的标签分配给该单元内的所有对象。

WaveCluster算法不受噪声影响,对输入顺序不敏感,不需要事先知道簇的数目,并且能够快速处理大型数据集,能够发现任意复杂形状的聚类。

WaveCluster算法是一种基于网格和基于密度的算法。它符合好的聚类算法的许多要求:它能有效地处理大数据集,发现任意形状的簇,成功地处理离群点,对输入的顺序不敏感,不需要指定求诸如结果的数目和领域半径等输入参数。

这个方面的算法完全是搬照过来的,我最近在看,只是明了基础意思,对实际的运行原理不清楚。

总结,这些都是一些传统的聚类算法,但都包含了现在的思想,是其它算法的基础。目前的这些算法在网上可以找到源代码,但是它的发展并没有得到完全,而且由于用处和用法的不同,每种算法有不同的缺陷,所应用的领域也大有不同。大部分的人都是从中应用其思想根据自己的需求进行改进。

ID:qQq_gGg

    原文作者:聚类算法
    原文地址: https://blog.csdn.net/uestcfrog/article/details/6875984
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