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基于文本挖掘的自动非负矩阵分解的层次聚类方法
基于文本挖掘的自动非负矩阵分解的层次聚类方法
摘要：随着信息时代的到来，大量的文本数据被不断产生和积累，如何高效地从海量文本中提取有用的信息成为一项重要的研究任务。聚类分析是一种常用的文本挖掘技术，它可以将相似的文本分为一组，帮助我们从大规模文本数据中发现隐藏的模式和结构。本文提出了一种基于自动非负矩阵分解的层次聚类方法，该方法有助于更好地挖掘文本数据的潜在信息并提高聚类结果的准确性。
关键词：文本挖掘；非负矩阵分解；层次聚类；自动化
1.引言
随着互联网的迅速发展，大量的文本数据被不断生成，如新闻、社交媒体、论坛等。这些数据包含了丰富的信息和知识，但由于其庞大和复杂的特性，直接挖掘和理解这些文本数据变得困难。因此，如何从海量文本数据中提取有用的信息成为一项具有挑战性和重要性的任务。
文本聚类是文本挖掘中的一种常用技术，其主要目标是将相似的文本分组，以揭示文本之间的内在关系和规律。传统的文本聚类方法包括层次聚类、k-means、DBSCAN等，这些方法在某些情况下都能取得不错的聚类效果。然而，对于海量文本数据，上述方法往往需要大量的计算资源和时间，且对初始聚类数目的要求较高，灵活性较差。
2.相关工作
为了解决传统文本聚类方法的缺点，近年来，越来越多的学者开始关注非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization,NMF）在文本聚类中的应用。NMF是一种基于矩阵分解的聚类方法，其基本思想是将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，其中一个矩阵表示文本之间的相似度，另一个矩阵表示文本和主题之间的关系。
然而，由于NMF方法的局限性，如对初始聚类数目要求较高、易受初始值的选择和鲁棒性差等问题，使得其在大规模文本聚类中应用受到一定的限制。
为了克服这些限制，本文提出了一种基于自动非负矩阵分解的层次聚类方法。该方法通过自动选择初始聚类数目，并利用层次聚类算法从粗到细地进行文本聚类操作，实现对大规模文本数据的高效挖掘和分析。
3.方法介绍
3.1数据预处理
在进行文本聚类前，首先需要对原始文本数据进行预处理。预处理包括文本分词、去除停用词、词干提取等操作，以减少噪声和提取更有意义的特征。
3.2自动非负矩阵分解
在本文提出的方法中，我们采用了自动非负矩阵分解方法来对文本数据进行降维和特征提取。该方法通过自动选择最优的聚类数目，并利用非负矩阵分解算法将文本数据转化为两个非负矩阵，其中一个矩阵表示文本之间的相似度，另一个矩阵表示文本和主题之间的关系。
3.3层次聚类算法
在得到文本数据的非负矩阵表示后，我们将利用层次聚类算法对文本进行聚类操作。层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，它通过计算文本之间的相似度来构建聚类树，然后根据相似度的阈值将文本划分为不同的聚类。
4.实验与分析
为了验证本文方法的有效性，我们在一个包含大量文本数据的数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统聚类方法相比，本文方法能够更高效地挖掘文本数据的潜在信息，并获得更准确的聚类结果。
5.结论与展望
本文提出了一种基于自动非负矩阵分解的层次聚类方法，该方法克服了传统文本聚类方法的一些限制，并在大规模文本数据上取得了较好的聚类效果。然而，本文方法仍有一些改进空间，例如如何优化非负矩阵分解的算法，如何进一步提高聚类的准确性等。这些问题将是我们未来研究的重点。
参考文献：
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2.Zhang,D.,&Zhou,Z.H.(2006).ML-NMF:AModifiedLocality-SensitiveNonnegativeMatrixFactorizationAlgorithmforClustering.InPacific-AsiaConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(pp.315-325).Springer,Berlin,Heidelberg.