聚类分析技术在分类挖掘中的应用研究的中期报告.docx

聚类分析技术在分类挖掘中的应用研究的中期报告
本研究旨在探索聚类分析技术在分类挖掘中的应用，以提高分类准确性和效率。本报告介绍了本研究的前期工作和中期成果，包括文本预处理、聚类算法选择、特征选择和模型评估等方面。
一、文本预处理
文本预处理是分类挖掘中重要的步骤，旨在对文本数据进行清洗和预处理，提取出有用的特征信息。本研究采用了如下的文本预处理技术：
1.去除停用词：根据中文语言的特点，本研究选择了常用的停用词列表，并对文本数据进行了停用词的去除处理。
2.分词：采用结巴分词工具对文本数据进行分词处理，将文本数据划分成单词或短语。
3.词干提取：对于英文文本，采用PorterStemming算法进行词干提取，将单词转换为其基本形式，去除单词的后缀等。
二、聚类算法选择
聚类算法是将数据集中的样本按照规则分成若干簇的过程。本研究选择了K均值算法和层次聚类算法作为聚类算法，对比了它们的性能表现。
1.K均值算法：K均值算法是将数据集分成K个簇的算法。本研究采用了KMeans++算法来选择聚类中心，以便随机选择初始聚类中心的缺陷。
2.层次聚类算法：层次聚类算法是系统地将簇分成更小的簇的算法。本研究采用了AGNES算法和DIANA算法来进行层次聚类，对比了它们的聚类效果。
三、特征选择
特征选择是分类挖掘过程中的关键步骤，旨在选择对分类准确性有重要贡献的特征。本研究采用了基于信息增益的特征选择方法，选取了文本数据中重要的特征，降低了维度。
四、模型评估
模型评估是分类模型性能评价的过程，主要包括分类准确率、召回率、F值等指标。本研究采用了交叉验证方法和ROC曲线分析来评估分类模型的性能，综合考虑分类准确性和效率。
总之，本研究致力于提高分类挖掘的效率和准确性，探索了聚类分析技术在分类挖掘中的应用。下一步将进一步完善模型评估方法，提高模型的稳定性和可靠性。