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文本分类可以把未标注类别的文档分到预先定义好的类别中 去。图1.1 是文本分类的示意图。一般来说，文本分类系统是采用有指导学 习(Supervised Learning)方法来构造一个分类器(Classifier)。首先，提供一些标注 Fig. 1.1 The Frame of Text Categorization 好类别的训练样本文档集合；然后，基于这些训练样本，训练分类模型的参 数；这样就构造一个文本分类系统，它可以对新文档进行分类。

java 实现，简单的文本聚类算法实现，源代码

本数据高维性和稀疏性的特点使得文本对象间的相似度不易度量，根据文本 间的相似度为k-means算法选择的始聚类中心时可能不能很好的代表整个文本集。针对 该缺点，对k．means算法中的初始化问题，提出一个改进的初始聚类中心选择方法。实 验表明改进的方法选择到初始聚类中心比较分散且代表性好。

经典的文本聚类算法很多，K均值聚类算法是目前比较流行的一种基于划分的算法。该算法中文档 相似度计算通常采用向量空间模型，它们在假设术语间相互独立的基础上，通过逻辑表达式或向量间的 内积反映用户查询和文档的相似度，将查询结果按相似度的降序排列后提供给用户[1]。它们对用户的查 询项进行精确匹配，因此只能反映用户所要检索内容的某一方面，无法保证语义概念上的匹配。而且算法 效果与样本输入的次序和词频相关，只有当句子包含的词数足够多时，相关的词才会重复出现，其效果才 能体现出来，因此该算法只适合于词频较大的大文档_2]。对于小文本文档，K均值聚类算法很难反映出其 语义特征，检索效果较差。为此，笔者提出了一种改进型的K均值聚类算法，解决中小文档聚类问题。

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