基于改进kmeans算法的文本聚类

针对原始kmeans算法对聚类数k很敏感这一问题,设计一种改进的kmeans算法。该算法基于共现词的原理计算词向量之间的相似性,并根据相似性阈值将数据划分为k+x个簇,再将kmeans算法用于k+x个簇中。将改进后的算法应用于文本聚类中,实验结果表明,改进后的算法比原算法聚类准确性更高。     

中文Web检索中聚类算法的改进

对基于混合相似度的HTFC算法进行改进,要做的预处理是：建立向量空间模型,计算文档和链接的混合相似度。算法过程是：首先随机选取、√kn个文档进行层次聚类,直到剩k个聚簇为止;对这k个聚簇不断迭代直到集合元素不再变化为止;然后表示出每类;最后通过用户对结果的反馈使得新生成的簇继续迭代,最终满足用户需求。算法第1步采用的是改进的k-means算法,可提高运行效率。反馈机制对原有模型进一步修正,从而提高精度。     

面向法律问题数据的K-means聚类分析技术的研究

随着大数据的时代的到来，法律知识库所包含的数据越来越多。聚类分析作为数据分析的常见方法，对处理分析法律问题数据十分重要，为了使聚类更准确，本文对传统K-means算法准确率不理想且容易出现空簇的问题进行了改进，在初始点的选择上采用tf-idf值较高的数据作为初始点，并针对传统算法聚类结果容易出现的空簇问题提出了使用二分法解决。针对不同数量级的数据进行对比实验，结果表明改进后的算法可以对比传统算法的准确性提升5%以上。     

基于语义特征抽取的文本聚类研究

基于向量空间模型(VSM)的文本聚类会出现向量维度过高以及缺乏语义信息的问题,导致聚类效果出现偏差。为解决以上问题,引入《知网》作为语义词典,并改进词语相似度算法的不足。利用改进的词语语义相似度算法对文本特征进行语义压缩,使所有特征词都是主题相关的,利用调整后的TF-IDF算法对特征项进行加权,完成文本特征抽取,降低文本表示模型的维度。在聚类中,将同一类的文本划分为同一个簇,利用簇中所有文本的特征词完成簇的语义特征抽取,簇的表示模型和文本的表示模型有着相同的形式。通过计算簇之间的语义相似度,将相似度大于阈值的簇合并,更新簇的特征,直到算法结束。通过实验验证,与基于K-Means和VSM的聚类算法相比,文中算法大幅降低了向量维度,聚类效果也有明显提升。     

基于离散量优化初始聚类中心的k-means算法

传统k-means算法由于初始聚类中心的选择是随机的,因此会使聚类结果不稳定。针对这个问题,提出一种基于离散量改进k-means初始聚类中心选择的算法。算法首先将所有对象作为一个大类,然后不断从对象数目最多的聚类中选择离散量最大与最小的两个对象作为初始聚类中心,再根据最近距离将这个大聚类中的其他对象划分到与之最近的初始聚类中,直到聚类个数等于指定的k值。最后将这k个聚类作为初始聚类应用到k-means算法中。将提出的算法与传统k-means算法、最大最小距离聚类算法应用到多个数据集进行实验。实验结果表明,改进后的k-means算法选取的初始聚类中心唯一,聚类过程的迭代次数也减少了,聚类结果稳定且准确率较高。     

基于支持向量机的海量电力数据智能分类方法

针对电力公司海量数据分类问题,提出一种改进的k-means数据分类方法。在k-means算法的基础上,应用PCA对k-means算法进行降维处理,用canopy算法优化最佳簇集数、初始聚类中心。然后,应用改进的k-means算法对居民用户用电进行聚类;最后以该聚类结果为基础,建立LSTM预测模型。通过LSTM预测模型对某小区90户居民用电数据进行仿真实验,并对比分析了传统聚类、改进聚类和不适用聚类下LSTM三种模型的预测结果。结果表明,未使用任何聚类算法构建的LSTM模型在进行电力负荷预测时,预测结果的精度最低;应用改进的k-means算法构建的LSTM模型预测结果精度最佳。     

优化初始聚类中心的改进k-means算法

传统k-means算法随机选取初始聚类中心使聚类结果不稳定,诸多优化算法的时间复杂度较高,为了提高聚类稳定性并降低时间复杂度,提出了基于个体轮廓系数自适应地选取优秀样本以确定初始聚类中心的改进k-means算法.该算法多次调用传统k-means算法聚类,根据k个类中心的个体轮廓系数以及各样本与类中心的距离,自适应地选取优秀样本,求其均值作为初始聚类中心.在多个UCI数据集上的实验表明,该算法聚类时间短,具有较高的轮廓系数和准确率.     

融合集群度与距离均衡优化的K-均值聚类算法

针对传统K-均值算法对初始聚类中心选择较为敏感的问题,提出了一种基于融合集群度与距离均衡优化选择的K-均值聚类（K-MCD）算法。首先,基于"集群度"思想选取初始簇中心;然后,遵循所有聚类中心距离总和均衡优化的选择策略,获得最终初始簇中心;最后,对文本集进行向量化处理,并根据优化算法重新选取文本簇中心及聚类效果评价标准进行文本聚类分析。对文本数据集从准确性与稳定性两方面进行仿真实验分析,与K-均值算法相比,K-MCD算法在4个文本集上的聚类精确度分别提高了18.6、17.5、24.3与24.6个百分点;在平均进化代数方差方面,K-MCD算法比K-均值算法降低了36.99个百分点。仿真结果表明K-MCD算法能有效提高文本聚类精确度,并具有较好的稳定性。     

面向热点话题检测的增量文本聚类算法

针对传统的Single-Pass聚类算法对数据输入顺序过于敏感和准确率较低的问题,提出一种以子话题为粒度,考虑新闻文本动态性、时效性和上下文语义特征的增量文本聚类算法(SP-HTD).首先通过解析LDA2Vec主题模型,联合训练文档向量和词向量,获得上下文向量,充分挖掘文本的语义特征及重要性关系.然后在SinglePass算法基础上,根据提取到的热点主题特征词,划分子话题,并设置时间阈值,来确认类簇中心的时效性,将挖掘的语义特征和任务相结合,动态更新类簇中心.最后以时间特性为辅,更新话题质心向量,提高文本相似度计算的准确性.结果表明,所提方法的F值最高可达89.3%,且在保证聚类精度的前提下,在漏检率和误检率上较传统算法有明显改善,能够有效提高话题检测的准确性.     

Web文档聚类中k-means算法的一种改进算法

文章介绍了Web文档聚类中普遍使用的基于分割的k-means算法,分析了k-means算法所使用的向量空间模型和基于距离的相似性度量的局限性,从而提出了一种改善向量空间模型以及相似性度量的方法。实验表明,改进后的k-means算法不仅保留了原k-means算法效率高的优点,而且具有更高的准确性。