文本分类和聚类有什么区别
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发布时间：2022-04-25 18:17
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时间：2022-04-08 15:32
简介
鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类，因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种典型的基于密度的聚类方法，可以找出形状不规则的聚类，而且聚类时无需事先知道聚类的个数。
基本概念
DBSCAN算法中有两个核心参数：Eps和MinPts(文献与程序中经常使用)。前者定义为邻域半径，后者定义为核心对象的阈值。本文为了描述方便，下文将Eps和MinPts分别简记为E和M。
(1) E 邻域：给定对象半径E内的区域成为该对象的E邻域。该E邻域为球形，其半径的界定可以采用距离（欧式距离）、余弦相似度、Word2Vec等表征，本文实现采用余弦相似度来表征。
(2) 核心对象：若给定对象E 邻域内的对象（样本点）个数大于等于M，则称该对象为核心对象。
(3) 直接密度可达：给定一个对象集合D，若对象p在q的E 邻域内，且q是一个核心对象，则称对象p从对象q出发是直接密度可达的（directly density-reachable）。
(4) 密度可达：给定一个对象集合D，若存在一个对象链p1，p2，p3，...，pn，p1=q，pn=p，对于pi属于D，i属于1~n，p（i+1）是从pi关于E和M直接密度可达的，则称对象p从对象q关于E和M密度可达的。
(5) 密度相连：给定一个对象集合D，若存在对象o属于D，使对象p和q均从o关于E和M密度可达的，那么对于对象p到q是关于E和M密度相连的。
(6) 边界对象：给定一个对象集合D，若核心对象p中存在对象q，但是q对象自身并非核心对象，则称q为边界对象。
(7) 噪声对象：给定一个对象集合D，若对象o既不是核心对象，也不是边界对象，则称o为噪声对象。
图1 集合对象
如图1所示，其设定M=3，红色节点为核心对象，黄色节点为边界节点，蓝色为噪声节点。
DBSCAN算法不仅能对对象进行聚类，同时还能识别噪声对象，即不属于任何一个聚类。需要指出：密度可达是直接密度可达的传递闭包，这种关系是非对称的，只有核心对象之间相互密度可达；但是，密度相连是一种对称的关系。
DBSCAN的核心思想：寻找密度相连的最大集合，即从某个选定的核心对象（核心点）出发，不断向密度可达的区域扩张，从而得到一个包含核心对象和边界对象的最大化区域，区域中任意两点密度相连。
算法伪代码（参考维基百科）：
1 DBSCAN(D, eps, MinPts) {
2 C = 0
3 for each point P in dataset D {
4 if P is visited
5 continue next point
6 mark P as visited
7 NeighborPts = regionQuery(P, eps)
8 if sizeof(NeighborPts) < MinPts
9 mark P as NOISE
10 else {
11 C = next cluster
12 expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts)
13 }
14 }
15 }
16
17 expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts) {
18 add P to cluster C
19 for each point P‘ in NeighborPts {
20 if P‘ is not visited {
21 mark P‘ as visited
22 NeighborPts‘ = regionQuery(P‘, eps)
23 if sizeof(NeighborPts‘) >= MinPts
24 NeighborPts = NeighborPts joined with NeighborPts‘
25 }
26 if P‘ is not yet member of any cluster
27 add P‘ to cluster C
28 }
29 }
30
31 regionQuery(P, eps)
32 return all points within P‘s eps-neighborhood (including P)
程序源代码如下：
1 import java.util.List;
2
3 import com.gta.cosine.ElementDict;
4
5 public class DataNode {
6 private List<ElementDict> terms;
7 private boolean isVisited;
8 private int category;
9
10 public DataNode(List<ElementDict> terms)
11 {
12 this.terms = terms;
13 this.isVisited = false;
14 this.category = 0;
15 }
16
17
18 public void setVisitLabel(boolean isVisited)
19 {
20 this.isVisited = isVisited;
21 }
22
23
24 public void setCatagory(int category)
25 {
26 this.category = category;
27 }
28
29
30 public boolean getVisitLabel()
31 {
32 return isVisited;
33 }
34
35
36 public int getCategory()
37 {
38 return category;
39 }
40
41
42 public List<ElementDict> getAllElements()
43 {
44 return terms;
45 }
46
47 }
1 import java.util.List;
2 import java.util.ArrayList;
3
4 import com.gta.cosine.TextCosine;
5 import com.gta.cosine.ElementDict;
6
7 public class DBScan {
8 private double eps;
9 private int minPts;
10 private TextCosine cosine;
11 private int threshold;
12 private List<DataNode> dataNodes;
13 private int delta;
14
15 public DBScan()
16 {
17 this.eps = 0.20;
18 this.minPts = 3;
19 this.threshold = 10000;
20 this.cosine = new TextCosine();
21 this.delta = 0;
22 dataNodes = new ArrayList<DataNode>();
23 }
24
25
26 public DBScan(double eps, int minPts, int threshold)
27 {
28 this.eps = eps;
29 this.minPts = minPts;
30 this.threshold = threshold;
31 this.cosine = new TextCosine();
32 this.delta = 0;
33 dataNodes = new ArrayList<DataNode>();
34 }
35
36
37 public void setThreshold(int threshold)
38 {
39 this.threshold = threshold;
40 }
41
42
43 public int getThreshold()
44 {
45 return threshold;
46 }
47
48
49 public double getEps()
50 {
51 return eps;
52 }
53
54
55 public int getMinPts()
56 {
57 return minPts;
58 }
59
60
61 public List<DataNode> getNeighbors(DataNode p, List<DataNode> nodes)
62 {
63 List<DataNode> neighbors = new ArrayList<DataNode>();
List<ElementDict> vec1 = p.getAllElements();
65 List<ElementDict> vec2 = null;
66 double countDistance = 0;
67 for (DataNode node : nodes)
68 {
69 vec2 = node.getAllElements();
70 countDistance = cosine.analysisText(vec1, vec2);
71 if (countDistance >= eps)
72 {
73 neighbors.add(node);
74 }
75 }
76 return neighbors;
77 }
78
79
80 public List<DataNode> cluster(List<DataNode> nodes)
81 {
82 int category = 1;
83 for (DataNode node : nodes)
84 {
85 if (!node.getVisitLabel())
86 {
87 node.setVisitLabel(true);
88 List<DataNode> neighbors = getNeighbors(node, nodes);
if (neighbors.size() < minPts)
90 {
91 node.setCatagory(-1);
92 }
93 else
94 {
95 node.setCatagory(category);
96 expandCluster(neighbors, category, nodes);
97 }
98 }
99 category ++;
100 }
101
102 return nodes;
103 }
104
105
106 public void expandCluster(List<DataNode> neighbors, int category, List<DataNode> nodes)
107 {
108 for (DataNode node : neighbors)
109 {
110 if (!node.getVisitLabel())
111 {
112 node.setVisitLabel(true);
113 List<DataNode> newNeighbors = getNeighbors(node, nodes);
114 if (newNeighbors.size() >= minPts)
115 {
116 expandCluster(newNeighbors, category, nodes);
117 }
118 }
119
120 if (node.getCategory() <= 0) // not be any of category
121 {
122 node.setCatagory(category);
123 }
124 }
125 }
126
127
128 public void showCluster(List<DataNode> nodes)
129 {
130 for (DataNode node : nodes)
131 {
132 List<ElementDict> ed = node.getAllElements();
133 for (ElementDict e: ed)
134 {
135 System.out.print(e.getTerm() + " ");
136 }
137 System.out.println();
138 System.out.println("所属类别： "+ node.getCategory());
139 }
140 }
141
142
143 public void addDataNode(String s)
144 {
145 List<ElementDict> ed = cosine.tokenizer(s);
146 DataNode dataNode = new DataNode(ed);
147 dataNodes.add(dataNode);
148 delta ++;
149 }
150
151
152 public void analysis()
153 {
154 if (delta >= threshold)
155 {
156 showCluster(cluster(dataNodes));
157 delta = 0;
158 }
159 }
160 }
关于计算余弦相似度及其源代码，见本系列之文本挖掘之文本相似度判定。本文考虑到随着文本数量的递增，文本聚类结果会分化，即刚开始聚类的文本与后面文本数据相差甚远，本文非常粗略采用门限值进行限定，本文后续系列联合KMeans和DBSCAN进行解决，若有更好的方法，请联系我。
作者：志青云集
出处：http://www.cnblogs.com/lyssym
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文本挖掘之文本聚类（DBSCAN）
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热心网友
时间：2022-04-08 12:40
文本分类和聚类有什么区别
简单点说：分类是将一篇文章或文本自动识别出来，按照已经定义好的类别进行匹配，确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类(classification )是找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类技术在数据挖掘中是一项重要任务,目前商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。
另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。关键词：文本分类 文本聚类 数据挖掘 机器学习
热心网友
时间：2022-04-08 13:58
付费内容限时免费查看回答你好，
简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器 ),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。
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提问在大数据分析中，分群和分类的区别是什么
回答发过了
提问分群和分类 不是分群和聚类
？
回答 谢谢你的关注
分类数据是说明事物类别的一个名称，比如性别就是分类数据；分组数据应该是按照分组标志的不同分为品质分布数列和变量分布数列，变量数列又可分为单项数列和组距数列，不知道是不是你想要的，我觉得这两个概念没有交集，仅供参考
提问不是我想要的
我们是老师布置的 大数据这门课里面的一个问题 我不懂
回答这个是资料库里的
