一种基于谱图理论的选择性文本聚类集成方法

摘要

本发明公开了一种基于谱图理论的选择性文本聚类集成方法，将文本数据集采用K均值算法生成聚类成员；采用谱聚类算法从生成的聚类成员中选择出代表性成员；采用层次聚类方法对选择出的代表性成员进行集成；将集成后的代表性成员构成本文聚类结果。解决了谱聚类方法直接应用于高维、稀疏、海量的文本数据集上时导致的计算量大的问题，因此，采用本方案显著降低文本聚类的计算时间，有效提高了文本聚类的准确性。另外，本实施例使用K均值算法作为基聚类器随机选取初始质心，算法复杂度低，提升算法的鲁棒性。