自然语言处理实战项目7-利用层次聚类方法做文本的排重，从大量的文本中找出相似文本_相似文本聚类

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7-利用层次聚类方法做文本的排重，从大量的文本中找出相似文本。随着互联网技术的不断发展，越来越多的数据被广泛地应用在各个领域中。而文本数据是其中之一，文本排重是对这些数据进行加工的一个重要的环节。为了减少计算资源的浪费，缩短运行时间，利用层次聚类算法实现文本排重是一个不错的选择。

我们工作中会遇到描述相似的句子，但是直接找重复的，又因为他们不是完全相同而无法直接找到，而已不是模糊匹配那种，因为有的文本表述是少了某些字的，我们要找到这些相似的句子。

一、层次聚类算法

层次聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法。它的核心思想是对所有的数据点进行两两之间的距离计算，然后将距离最小的两个点合并成一个新的点，直到所有数据点都被合并到同一个簇中。最终，聚类结果映射为一棵层级树状图，我们可以通过树状图来查看不同簇之间的层次关系。

层次聚类算法有两种形式：凝聚型聚类和分裂型聚类。凝聚型聚类从单个数据点开始，逐步合并不同的数据点，直到整个数据集合被合并成一个大的簇。分裂型聚类从一个大的簇开始，将数据点分成两个或多个较小的簇。

层次聚类算法的优点是可以处理任意类型的数据，并且能够构建出清晰明了的层级关系。相比于其他聚类算法，它不需要预先指定簇的数量，并且可以灵活调整参数来控制聚类的粒度。

但层次聚类算法也有一些缺陷，它的时间复杂度高，尤其是在处理大数据集时。此外，基于距离度量的聚类算法还需要进行数据归一化和距离度量的选择，这些都直接影响到聚类效果。

二、层次聚类算法的步骤

层次聚类算法是一种基于对象间距离的聚类方法。该算法将数据对象以类的景观组织在起来，将所有的聚集分成不同的组或类，成为一个