使用“分裂-合并”策略改进文本聚类集成算法的研究

探讨了“分裂-合并”（DM）策略对文本聚类集成算法改进的效果。首先在聚类成员生成阶段运行使用DM策略的超球K均值（SKM）算法r次，每次生成较多的文本子簇，并根据子簇的相似性使用凝聚层次聚类方法合并这些子簇，得到r个聚类成员，随后在聚类集成阶段采用两个快速的谱聚类算法进行集成。在6组真实文本集上进行了实验，使用DM策略的两个聚类集成算法获得的平均标准化互信息（NMI）分别比改进前的算法提高了4．6和7．9个百分点，证明了DM策略可以有效提高文本聚类集成算法的聚类质量。