An algorithm to cluster documents based on relevance

资 源 简 介

An algorithm to cluster documents based on relevance

详 情 说 明

文档聚类是根据内容相关性将文档分组的有效方法，特别适用于处理大量文本数据时的信息归类。其核心思路是通过量化文档间的相似度，将主题相近的文档自动聚合到同一簇中。

典型的实现流程分为三步： 文本向量化：使用TF-IDF或词嵌入技术（如Word2Vec）将文档转化为数值向量，保留语义特征的同时消除停用词干扰。 相似度计算：采用余弦相似度或Jaccard系数衡量向量之间的距离，距离越近则文档相关性越高。 聚类算法：应用K-Means、层次聚类或DBSCAN等算法，根据相似度矩阵完成分组。其中DBSCAN能自动识别簇数量，适合非均匀分布的文档集。

优化方向包括：结合LDA主题模型提升语义理解，或引入图聚类算法捕捉文档间的复杂关联。实际应用时需注意处理高维稀疏数据，可通过降维或调整相似度阈值提升聚类效果。