一种基于自动阈值发现的文本聚类方法(read)

资 源 简 介

一种基于自动阈值发现的文本聚类方法(read)

详 情 说 明

文本聚类是一种重要的无监督学习方法，能够将相似的文档自动归类。传统的聚类算法往往需要手动设置阈值参数，而基于自动阈值发现的文本聚类方法通过算法自动确定最佳聚类边界，显著提高了聚类的准确性和实用性。

该方法的核心流程包含三个关键环节：首先进行文本特征提取，将原始文本转化为数值向量表示；然后计算文本间的相似度，建立相似度矩阵；最后通过分析相似度分布自动确定聚类阈值，完成文档分组。

自动阈值发现机制通常采用统计分析或优化算法，能够根据数据分布特点动态调整聚类粒度。相比固定阈值的聚类方法，这种自适应方案尤其适合处理不同领域、不同类型的文本数据，避免了人工调参的主观性。该方法在新闻分类、用户评论分析和知识图谱构建等领域都有广泛应用前景。