一种高效的用于文本聚类的无监督特征选择算法

资 源 简 介

一种高效的用于文本聚类的无监督特征选择算法

详 情 说 明

在文本挖掘领域，无监督特征选择是提升聚类效果的关键技术。这种高效算法通过智能筛选最具代表性的词汇特征，有效解决了传统文本聚类中维度灾难问题。其核心思想在于，不依赖任何标注数据就能自动识别对聚类贡献度最高的特征项。

该算法通常采用基于统计或信息论的评估指标，如词频分布、互信息量或词项区分度等，对文本特征进行量化评分。通过设置合理的阈值或采用动态排序机制，算法可以保留最具类别表征能力的特征项，同时过滤掉噪声词汇。相比简单的词频过滤，这种方法更能识别出具有语义区分度的关键词。

在实现过程中，算法会结合词语的全局统计特性和局部聚类结构，确保所选特征既具有普遍代表性又保留足够的区分能力。这种双重考量使得算法在保持高计算效率的同时，也能适应不同领域的文本特征分布特点。最终获得的精简特征集不仅能加速聚类过程，还能显著提高聚类结果的语义一致性。