kmeans聚类分析实例 文本聚类算法真正能实用的有哪些算法？

文本聚类算法真正能实用的有哪些算法？

在文本信息空间中，我们可以找到任意两个最相关的文本信息，并将它们缩减为一个文本信息，从而达到信息量的缩减。

简并算法的实现比较整个信息空间中所有文本的相关性（熟人），得到它们之间的相关性，然后进行配对。配对的要求是两个文本信息最相关。例如，如果a找到文档B，那么B也必须找到最相关的文档，即a。注意：在某些情况下，a的最近文档是C，那么B和B的最相关文档也是C。存在a、B和C自一致的情况，即形成最近空间信息的三角形。

在获得最相似的文档后，我们将仅对它们进行平均或简单地添加它们。

信息空间中独立信息的数量将减少到原来的一半以下，然后在合并过程中重复实现1的过程。

最后，信息被缩减为唯一信息，即整个信息文本的平均值。

绘制信息树的结构，可以根据簇的大小自动聚类。

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