文本聚类算法有什么特点？ 这个严格规定是有用的，因为不用担心不同选择的组合数目，它将产生较小的计算开销
文本聚类 一个文本的中心怎么表示 最简单的来说文本聚类就是从很多文档中把一些 内容相似的文档聚为一类。文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文本相似度较大，而不同类的文本相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文本手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。一个文本表现为一个由文字和标点符号组成的字符串，由字或字符组成词，由词组成短语，进而形成句、段、节、章、篇的结构。要使计算机能够高效地处理真是文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法，这种表示一方面要能够真实地反应文档的内容(主题、领域或结构等)，另一方面，要有对不同文档的区分能力。目前文本表示通常采用向量空间模型(vector space model，VSM)。VSM法即向量空间模型(Vector SpaceModel)法，由Salton等人于60年代末提出。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，文本的相似度。
基于新闻评论的短文本聚类，怎么利用nlp相关技术？ 首先回答短文本聚类用到哪些技术，中分分词(好的分词器会减少分词碎片)，过滤停用词一些对于聚类影响不大的词语比如的，了，代词，助词等，语义扩展如本文的word2vec，特征选择，卡方，互信息，本文中用到的tfidf等，提问中说的内存，可以通过调整参数处理
有哪些常用的聚类算法？
文本聚类算法真正能实用的有哪些算法？ 在文本信息空间内寻找任何两个最相关的文本信息，并将之简并成一个文本信息，从而实现信息数量的收缩。简并算法的实现通过比较整个信息空间内的所有文本的相关性（相识性），得到相互之间的相关性后两两(注)进行配对。配对的要求是这两个文本信息的相关性最大，例如A 找到了文档B，那么B 也一定找到最相关的文档就是A。注，某些情况A 最相近的文档是C，那么B 而B 最相关的文档也是C，存在一种情况，A，B，C 三者之间自恰，就是构成空间信息最近的一个三角形。得到了最相似文档后，将只进行平均化，或者简单的迭加。信息空间中独立信息的数量会减少到原来的一半以下，然后重复实现1 的过程，在进行兼并。信息最后简并到唯一的一个信息，就是整个信息文本的平均值。画出信息树的结构，就能够根据要进行规模不同大小的聚类进行自动聚类了。
如何在事先不知道文本数据聚类数的情况下对海量文本进行聚类？
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？ 聚类算法那么多，并不清楚具体哪些才是真正用的到的，不能够选择性的学习.
现在有哪些成熟的适用于中文短文本主题聚类的平台可以使用？ 国内的大数据中文主题聚类的工具比较多，但大部分都是近几年出现的大数据技术，通过对国内几家主流中文工…
文本分类和聚类有什么区别
