k-means聚類算法的java代碼實(shí)現(xiàn)文本聚類

1、K-MEANS算法：k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。

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2、寫一個(gè)使用K-Means文本聚類算法對(duì)幾萬條文本記錄（每條記錄的特征向量大約10來個(gè)）進(jìn)行文本聚類時(shí)，由于程序細(xì)節(jié)上有問題，就導(dǎo)致了Javaheap space的內(nèi)存溢出問題，后來通過修改程序得到了解決。

3、因此，如果K-Means聚類中選擇歐幾里德距離計(jì)算距離，數(shù)據(jù)集又出現(xiàn)了上面所述的情況，就一定要進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化（normalization），即將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。

DBSCAN原理和算法偽代碼,與kmeans,OPTICS區(qū)別?

密度越大，從相鄰節(jié)點(diǎn)直接密度可達(dá)的距離就越小。optics算法用一個(gè)可達(dá)距離升序排列的有序種子隊(duì)列迅速定位稠密空間的數(shù)據(jù)對(duì)象。

DBSCAN是基于密度空間的聚類算法，與KMeans算法不同，它不需要確定聚類的數(shù)量，而是基于數(shù)據(jù)推測(cè)聚類的數(shù)目，它能夠針對(duì)任意形狀產(chǎn)生聚類。

一般來說，如果數(shù)據(jù)集是稠密的，并且數(shù)據(jù)集不是凸的，那么用DBSCAN會(huì)比K-Means聚類效果好很多。 如果數(shù)據(jù)集不是稠密的，則不推薦用DBSCAN來聚類 。

DBSCAN算法的主要思想是，認(rèn)為密度稠密的區(qū)域是一個(gè)聚類，各個(gè)聚類是被密度稀疏的區(qū)域劃分開來的。 也就是說，密度稀疏的區(qū)域構(gòu)成了各個(gè)聚類之間的劃分界限。

用WEKA做聚類分析,得到聚類結(jié)果后,如何取得每個(gè)樣本的數(shù)據(jù)

聚類輸出樣本號(hào)的方法：創(chuàng)建一個(gè)分詞文件，里面是每個(gè)樣本分詞結(jié)果！data文件（f.txt）中每個(gè)樣本的特征向量就是基于原始樣本分詞結(jié)果生成的，分詞文件（里面是文本）與data文件（里面有特征向量）中的樣本順序是保持一致的。

確定聚類分析的結(jié)果，確定每個(gè)類別的觀察值。 構(gòu)建卡方檢驗(yàn)的計(jì)算表，計(jì)算每個(gè)類別的期望值。 計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量，并計(jì)算p值。 根據(jù)p值的大小，判斷兩個(gè)分類變量之間是否存在顯著的關(guān)聯(lián)。

分詞后有沒有離散化，確保你的arff文件中attribute必須是一個(gè)一個(gè)的詞，當(dāng)然訓(xùn)練時(shí)也要包含類別信息，用于聚類后的驗(yàn)證，離散化后轉(zhuǎn)成vsm模式，聚類方法你估計(jì)用的weka接口實(shí)現(xiàn)的，kmeans的輸入?yún)?shù)可以指定聚幾個(gè)類。

第一個(gè)步驟是預(yù)聚類，就是根據(jù)定義的最大類別數(shù)對(duì)個(gè)案進(jìn)行初步歸類；第二個(gè)步驟是正式聚類，就是對(duì)第一步得到的初步歸類進(jìn)行再聚類并確定最終聚類結(jié)果，并且在這一步中，會(huì)根據(jù)一定的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)確定聚類的類別數(shù)。

聚類分析對(duì)極端值敏感，同時(shí)變量數(shù)據(jù)的量綱也會(huì)影響到聚類結(jié)果，需要做標(biāo)準(zhǔn)化處理。結(jié)果依賴于第一次初始分類，聚類中絕大多數(shù)重要變化均發(fā)生在第一次分配中。

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