[摘要]在對(duì)DBSCN與K－means兩種經(jīng)典聚類(lèi)算法分析研究基礎(chǔ)上，結(jié)合中文文本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)這兩種方法進(jìn)行結(jié)合與改進(jìn)，提出一種中文文本聚類(lèi)方法：DKTC。該算法能自動(dòng)產(chǎn)生簇的個(gè)數(shù)，且對(duì)“噪聲”或異常數(shù)據(jù)不敏感，對(duì)數(shù)據(jù)的輸入順序不敏感，另外，與DBSCAN相比，該算法有更高的處理效率。實(shí)驗(yàn)表明，DKTC算法不僅能對(duì)中文文本進(jìn)行聚類(lèi)，且與傳統(tǒng)DBSCN與K-means法相比，聚類(lèi)效果都有一定程度的改善。
　　[關(guān)鍵詞]文本聚類(lèi)　聚類(lèi)算法 中文信息處理
　　[分類(lèi)號(hào)]TP391
　　
　　1　引言
　　
　　文本聚類(lèi)是一種無(wú)指導(dǎo)的文本分類(lèi)，由于該項(xiàng)技術(shù)能將大量信息組織成少數(shù)有意義的簇，從而達(dá)到協(xié)助人們更好地對(duì)大規(guī)模文本進(jìn)行理解，同時(shí)也能作為一種有效的預(yù)處理步驟，為進(jìn)一步的文本分析提供初步的語(yǔ)料結(jié)構(gòu)，因此，文本聚類(lèi)技術(shù)作為文本信息挖掘技術(shù)中的核心技術(shù)，越來(lái)越受到廣大研究者的重視。

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