Hierarchical Clustering Algorithms for Document Datasets

资 源 简 介

Hierarchical Clustering Algorithms for Document Datasets

详 情 说 明

层次聚类算法是一种常用于文档数据集的无监督学习方法，它通过构建树状结构（树状图）来展现数据点之间的层次关系。与K-means等划分式聚类不同，层次聚类不需要预先指定簇的数量，而是通过自底向上（凝聚式）或自顶向下（分裂式）的方式逐步合并或拆分簇。

在文档聚类场景中，算法通常以词袋模型或TF-IDF向量表示文档，并选用余弦相似度、欧氏距离等作为距离度量。凝聚式层次聚类的典型流程是：首先将每个文档视为独立簇，然后迭代合并距离最近的簇，直到所有文档聚为一类。关键步骤包括距离矩阵计算、簇间距离度量（如单链接、全链接或平均链接）以及树状图的可视化分析。

层次聚类的优势在于其可解释性强——树状图能直观展示文档的层次关系，适合分析主题的细粒度结构。但需注意，算法复杂度较高（通常为O(n³)），且对噪声和离群点敏感。实际应用中常配合降维技术（如PCA）或截断树状图来优化结果。