文本聚类2

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文本聚类2

A.问题背景

• 聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它所划分的类是未知的，故此，这是一个“无指导的学习”（unsupervised learning）过程，即聚类算法不需要“教师”的指导，不需要提供训练数据，它倾向于数据的自然划分。      
• 文本聚类（Text clustering）:  将文本集合分组成多个类或簇，使得在同一个簇中的文本内容具有较高的相似度，而不同簇中的文本内容差别较大。它是聚类分析技术在文本处理领域的一种应用。      

B.问题描述
1.划分聚类
给定：

• 一个文档的集合D = {d₁,d₂,......,d_k}      
• 一个相似度的度量方法      
• 一个划分的准则（cretirion）      
• 一个期望的聚类数量K      

计算：
一个赋值函数=： g:D  Þ {1,......,K}

• g满足划分的准则，使用指定的相似度计算方法      

2.层次聚类
         

C.聚类评测
1.聚类好坏的直观标准

• 内部标准：cluster内部的文档具有较高的相似度，cluster之间的文档具有较低的相似度。      
• 外部标准：clustering的好坏还可以用它发现潜在的模式或分类的能力来进行判断      

2.内部评测标准的主要数据有

Pt：文档集合中所有可能文档对的数目，设文档总数为n，则Pt=n*(n-1)/2    

Tm：人工分类中所有可能的文档对数量    

Ta：聚类结果中所有可能的文档数量    

Ei：错误关联，指在聚类结果中出现，而在人工分类中没有出现的文档对数量。    

Em：遗漏关联，指在人工分类中出现，而在聚类结果中没有出现的文档对数量    

聚类错误率（CE） = （错误关联 + 遗漏关联）/文档集合中所有可能的文档对数量=(Ea + Em)/Pt

聚类全面率（CA） =  正确关联数/人工分类中文档对的数量 = (Ta - Ei) / Tm

聚类准确率（CP） =  正确关联数/聚类结果中文档对的数量 = (Ta - Ei) / Ta

3.外部评测的主要标准是纯度，也就是对聚类结果Ci，其中数量最多的类（正确分类）在聚类结果中的比例。

Ⅱ.聚类方法

 
 

A.划分方法（Partitional Clustering）
对包含n个文档的文本集合，划分将生成k个分组，k<=n，每一个分组代表一个聚类
1.KMeans方法
        step1.  任意选择k个对象作为初始的类的中心
        step2.  repeat
        step3.  根据类中文档的平均值,将每个文档(重新)赋给最相近的类
        step4.  更新类的平均值，
        step5.  until 不再发生变化。 

B.层次方法（Hierarchical Clustering）
1.基于层次的聚类
层次聚类法（Hierarchical methods）将文本集合进行层次分解，组成一颗凝聚树。根据层次的形成方式可以分为两类：

• 凝聚的方法(agglomerative)，也称自底向上（bottom-up）   
• 分裂的方法（divisive），也称自顶向下（top-down）   

2.HAC（Hierarchical Agglomerative Clustering）算法
a.自底向上的方法
采用自底向上（bottom-up）的策略首先将每个文档看作一个类，然后相继合并相近的文本类，直到所有的文档合并为一个类，或者达到某个终止条件，如希望得到的类的个数或者两个相近的类超过了某一个阈值。 

b.自顶向下的方法：
它首先将所有的文档看作一个类，然后逐渐细分为越来越小的类，直到每个文档自成一类，或者达到某个终止条件，如希望得到的类的个数或者两个相近的类超过了某一个阈值。

相关问题：

• 缺点：一旦一个步骤（合并或分裂）完成就不能修正。现在已有多种改进方法，如凝聚层次的聚类与迭代重定位的集成等      
• 时间复杂度O(n2)，n为文档数。层次聚类算法实质上是一种贪心算法。      

3.Single Link，Complete Link，Average Link
在层次聚类中，一个关键的问题就是如何计算cluster之间的相似度（我们已经可以计算任意两个文档的相似度）。最简单的办法是“Center of Gravity"就是使用每个cluster的centroid进行计算，centroid即中心点，等于average of all its points。

其他的方法还包括：

• Single Link，Maximum similarity of pairs:：     

  •  sim(c _i,c _j) = max _{x Î ci,y Î cj} sim(x,y)
• Complete Link， Minimum similarity of paris:     
  • sim(c _i,c _j) = min _{x Î ci,y Î cj} sim(x,y)

• Average Link,首先对两个cluster进行并运算，然后计算这个集合中任意两个文档相似度和，再取平均：     

  • sim(c _i,c _j) = [1/( |c _i  Èc _j |( |c _i  Èc _j | -1))] å _{x Î ci Ècj} å _{y Î ci Ècj} sim(x,y) 

4.Term space vs. Document space

通常情况下，我们使用term-doc矩阵来计算两个文档的相似度。但有些应用，比如topic的层次聚类，可以使用doc-term矩阵。在计算的时候，有些不同。比如，我们可以在固定时间内计算term-doc任意两个向量的内积，因为term的数量是固定的。而doc-term中doc的数量是动态变化的。