自然语言处理实战项目6-无监督学习之文本聚类分析，将任意文本分类_文本 图片 分类 ai csdn

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目6-无监督学习之文本聚类分析，将任意文本分类。当今互联网上的数据量越来越大，机器学习技术越来越成熟。在这种情况下，将文本按其主题或者意义进行分类是一项重要任务，这就需要用到文本聚类分析技术。文本聚类分析是指将一组文档（或句子、单词等）根据它们之间的相似性进行分类，形成若干个簇（Cluster）。它是文本挖掘中的重要技术之一，可以用于文本分类、信息检索、智能推荐等领域。

一、聚类原理：相似度计算

余弦相似度：该方法基于向量空间模型，将每个文档表示为一个向量，并计算两个向量之间的余弦值作为它们的相似度。

欧氏距离：该方法采用欧式距离作为度量标准，即计算两个向量之间的距离，距离越近则相似度越高。

曼哈顿距离：该方法也是一种距离度量方法，计算两个向量之间的曼哈顿距离，即两点在坐标系上的横纵坐标距离之和。

皮尔逊相关系数：该方法用于度量两个变量之间的线性相关性，可用于计算文档之间的相似度。

二、聚类方法

基于原型的聚类（Prototype-based Clustering）：该方法将每个簇表示为一个原型或代表性对象，并将其他文档分配到与其最相似的簇中。常见的原型包括均值向量、中心点或者某个随机样本。

层次聚类（Hierarchical Clustering）：该方法将所有文档看作一个大的簇，然后逐步划分子簇，直到达到停止条件。可