自然语言处理系列五十四》文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理

注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

文章目录

  • 自然语言处理系列五十四
    • 文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理
      • K-means文本聚类算法代码实战
  • 总结

自然语言处理系列五十四

文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理

K-means文本聚类是K-means算法的一个常用应用场景,下面介绍K-means的算法原理以及使用Python实现单机版文本聚类和使用Mahout实现分布式文本聚类。
15.2.1 算法原理
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下:
(1)适当选择c个类的初始中心;
(2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c各中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类;
(3)利用均值等方法更新该类的中心值;
(4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。
该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。
流程: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。

K-means文本聚类算法代码实战

K-means文本聚类算法代码实战包括Python和Java双语实现可参见
《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】书籍。
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总结

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