聚类

 

1.聚类定义: 聚类算法将一系列文档聚团成多个子集或簇（cluster），其目标是建立类内紧密、类间分散的多个簇。换句话说，聚类的结果要求簇内的文档之间要尽可能相似，而簇间的文档之间则要尽可能不相似。 

  　  聚类是无监督学习（unsupervised learning）的一种最普遍的形式。无监督也意味着不存在对文档进行类别标注的人类专家。聚类中，数据的分布和组成结构决定最后的类别归属。

       聚类算法的一个关键输入是距离计算方法。计算距离时采用的是二维平面上的距离计算方法。基于这种距离计算方法在图中得出了三个不同的簇。在文档聚类当中，距离计算方法往往采用欧氏距离。不同的距离计算方法会导致不同的聚类效果。因此，距离的计算方法是影响聚类结果的一个重要因素。

 

       扁平聚类（flat clustering）算法会给出一系列扁平结构的簇，它们之间没有任何显式的结构来表明彼此的关联性。而层次聚类（hierarchical clustering）算法则会产生层次性的聚类结果。 

       了解硬聚类和软聚类之间的差别也相当重要。硬聚类（hard clustering）计算的是一个硬分配（hard ssignment）过程，即每篇文档仅仅属于一个簇。而软聚类(soft clustering)算法的分配过程是软的，即一篇文档的分配结果是在所有簇上的一个分布。在软分配结果中，一篇文档可能对多个簇都具有隶属度。 

 

聚类假设（clustering hypothesis）给出了将聚类应用于 IR 时的基本假设。
聚类假设：在考虑文档和信息需求之间的相关性时，同一簇中的文档表现互相类似。
聚类假设所表达的是，如果簇中某篇文档和查询需求相关，那么同一簇中的其他文档也和
查询需求相关。这是因为聚类算法将那些共有很多词项的文档聚在一起。聚类假设实质上就是
第 14 章的邻近假设。两种情况下，我们都认为内容相似的文档在相关性上的表现也相似。 

 

2.扁平聚类： 

 

聚类的势─ 簇的数目：

聚类算法中的一个难点是如何确定簇的数目或者说聚类的势（cardinality），这个数目记为K。通常 K 只不过是基于经验或领域知识的一个良好的猜测结果。但是，在 K-均值算法中，我们将引入一个选择 K 值的启发式方法，并将 K 的选择融入到目标函数当中。

 

3.层次聚类（hierarchical clustering或hierarchic clustering）则会输出一个具有层次结构①的簇集合，因此能够比扁平聚类输出的无结构簇集合提供更丰富的信息。层次聚类不需要事先指定簇的数目，并且大部分用于IR中的层次聚类算法都是确定性算法。当然，层次聚类在获得这些好处的同时，其代价就是效率降低。最普遍的层次聚类算法的时间复杂度至少是文档数目的平方级，而前面提到的K-均值算法和EM算法（参考 16.4 节）的时间复杂度都是线性的。