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文本挖掘之文本聚类(DBSCAN)

时间:2015-11-09 18:46:18      阅读:272      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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刘勇   Email:lyssym@sina.com

简介

  鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类,因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种典型的基于密度的聚类方法,可以找出形状不规则的聚类,而且聚类时无需事先知道聚类的个数。

 基本概念

  DBSCAN算法中有两个核心参数:Eps和MinPts(文献与程序中经常使用)。前者定义为邻域半径,后者定义为核心对象的阈值。本文为了描述方便,下文将Eps和MinPts分别简记为EM

  (1)      E 邻域:给定对象半径E内的区域成为该对象的E邻域。该E邻域为球形,其半径的界定可以采用距离(欧式距离)、余弦相似度、Word2Vec等表征,本文实现采用余弦相似度来表征。

  (2)      核心对象:若给定对象E 邻域内的对象(样本点)个数大于等于M,则称该对象为核心对象。

  (3)      直接密度可达:给定一个对象集合D,若对象p在q的E 邻域内,且q是一个核心对象,则称对象p从对象q出发是直接密度可达的(directly density-reachable)。

  (4)      密度可达:给定一个对象集合D,若存在一个对象链p1,p2,p3,...,pn,p1=q,pn=p,对于pi属于D,i属于1~n,p(i+1)是从pi关于EM直接密度可达的,则称对象p从对象q关于EM密度可达的。

  (5)      密度相连:给定一个对象集合D,若存在对象o属于D,使对象p和q均从o关于EM密度可达的,那么对于对象p到q是关于EM密度相连的。

  (6)      边界对象:给定一个对象集合D,若核心对象p中存在对象q,但是q对象自身并非核心对象,则称q为边界对象。

  (7)      噪声对象:给定一个对象集合D,若对象o既不是核心对象,也不是边界对象,则称o为噪声对象。

技术分享

图1 集合对象

  如图1所示,其设定M=3,红色节点为核心对象,黄色节点为边界节点,蓝色为噪声节点。

  DBSCAN算法不仅能对对象进行聚类,同时还能识别噪声对象,即不属于任何一个聚类。需要指出:密度可达是直接密度可达的传递闭包,这种关系是非对称的,只有核心对象之间相互密度可达;但是,密度相连是一种对称的关系。

  DBSCAN的核心思想:寻找密度相连的最大集合,即从某个选定的核心对象(核心点)出发,不断向密度可达的区域扩张,从而得到一个包含核心对象和边界对象的最大化区域,区域中任意两点密度相连。

  算法伪代码(参考维基百科):

 1 DBSCAN(D, eps, MinPts) {
 2    C = 0
 3    for each point P in dataset D {
 4       if P is visited
 5          continue next point
 6       mark P as visited
 7       NeighborPts = regionQuery(P, eps)
 8       if sizeof(NeighborPts) < MinPts
 9          mark P as NOISE
10       else {
11          C = next cluster
12          expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts)
13       }
14    }
15 }
16 
17 expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts) {
18    add P to cluster C
19    for each point P in NeighborPts { 
20       if P is not visited {
21          mark P as visited
22          NeighborPts = regionQuery(P, eps)
23          if sizeof(NeighborPts) >= MinPts
24             NeighborPts = NeighborPts joined with NeighborPts25       }
26       if P is not yet member of any cluster
27          add P to cluster C
28    }
29 }
30 
31 regionQuery(P, eps)
32    return all points within Ps eps-neighborhood (including P)

   程序源代码如下:

 1 import java.util.List;
 2 
 3 import com.gta.cosine.ElementDict;
 4 
 5 public class DataNode {
 6     private List<ElementDict> terms;
 7     private boolean isVisited;
 8     private int category;
 9     
10     public DataNode(List<ElementDict> terms)
11     {
12         this.terms = terms;
13         this.isVisited = false;
14         this.category = 0;
15     }
16     
17     
18     public void setVisitLabel(boolean isVisited)
19     {
20         this.isVisited = isVisited;
21     }
22     
23     
24     public void setCatagory(int category)
25     {
26         this.category = category;
27     }
28     
29     
30     public boolean getVisitLabel()
31     {
32         return isVisited;
33     }
34     
35     
36     public int getCategory()
37     {
38         return category;
39     }
40     
41     
42     public List<ElementDict> getAllElements()
43     {
44         return terms;
45     }
46         
47 }
  1 import java.util.List;
  2 import java.util.ArrayList;
  3 
  4 import com.gta.cosine.TextCosine;
  5 import com.gta.cosine.ElementDict;
  6 
  7 public class DBScan {
  8     private double         eps;
  9     private int            minPts;
 10     private TextCosine     cosine;
 11     private int            threshold;
 12     private List<DataNode> dataNodes;
 13     private int            delta;
 14     
 15     public DBScan()
 16     {
 17         this.eps = 0.20;
 18         this.minPts = 3;
 19         this.threshold = 10000;
 20         this.cosine = new TextCosine();
 21         this.delta = 0;
 22         dataNodes = new ArrayList<DataNode>();
 23     }
 24     
 25     
 26     public DBScan(double eps, int minPts, int threshold) 
 27     {
 28         this.eps = eps;
 29         this.minPts = minPts;
 30         this.threshold = threshold;
 31         this.cosine = new TextCosine();
 32         this.delta = 0;
 33         dataNodes = new ArrayList<DataNode>();
 34     }
 35     
 36     
 37     public void setThreshold(int threshold)
 38     {
 39         this.threshold = threshold;
 40     }
 41     
 42     
 43     public int getThreshold()
 44     {
 45         return threshold;
 46     }
 47     
 48     
 49     public double getEps()
 50     {
 51         return eps;
 52     }
 53     
 54     
 55     public int getMinPts()
 56     {
 57         return minPts;
 58     }
 59     
 60         
 61     public List<DataNode> getNeighbors(DataNode p, List<DataNode> nodes)
 62     {
 63         List<DataNode> neighbors = new ArrayList<DataNode>();
 64         List<ElementDict> vec1 = p.getAllElements();
 65         List<ElementDict> vec2 = null;
 66         double countDistance = 0;
 67         for (DataNode node : nodes)
 68         {
 69             vec2 = node.getAllElements();
 70             countDistance = cosine.analysisText(vec1, vec2);
 71             if (countDistance >= eps)
 72             {
 73                 neighbors.add(node);
 74             }
 75         }
 76         return neighbors;
 77     }
 78     
 79     
 80     public List<DataNode> cluster(List<DataNode> nodes)
 81     {
 82         int category = 1;
 83         for (DataNode node : nodes)
 84         {
 85             if (!node.getVisitLabel())
 86             {
 87                 node.setVisitLabel(true);
 88                 List<DataNode> neighbors = getNeighbors(node, nodes);
 89                 if (neighbors.size() < minPts)
 90                 {
 91                     node.setCatagory(-1);
 92                 }
 93                 else
 94                 {
 95                     node.setCatagory(category);
 96                     expandCluster(neighbors, category, nodes);
 97                 }
 98             }
 99             category ++;
100         }
101         
102         return nodes;
103     }
104     
105     
106     public void expandCluster(List<DataNode> neighbors, int category, List<DataNode> nodes)
107     {
108         for (DataNode node : neighbors) 
109         {
110             if (!node.getVisitLabel()) 
111             {
112                 node.setVisitLabel(true);
113                 List<DataNode> newNeighbors = getNeighbors(node, nodes);
114                 if (newNeighbors.size() >= minPts)
115                 {
116                     expandCluster(newNeighbors, category, nodes);
117                 }
118             }
119             
120             if (node.getCategory() <= 0)   // not be any of category
121             {
122                 node.setCatagory(category);
123             }
124         }
125     }
126     
127     
128     public void showCluster(List<DataNode> nodes)
129     {
130         for (DataNode node : nodes) 
131         {
132             List<ElementDict> ed = node.getAllElements();
133             for (ElementDict e: ed)
134             {
135                 System.out.print(e.getTerm() + "  ");
136             }
137             System.out.println();
138             System.out.println("所属类别: "+ node.getCategory());
139         }
140     }
141     
142     
143     public void addDataNode(String s) 
144     {   
145         List<ElementDict> ed = cosine.tokenizer(s);
146         DataNode dataNode = new DataNode(ed);
147         dataNodes.add(dataNode);
148         delta ++;
149     }
150     
151     
152     public void analysis() 
153     {
154         if (delta >= threshold)
155         {
156             showCluster(cluster(dataNodes));
157             delta = 0;
158         }
159     }
160 }

  关于计算余弦相似度及其源代码,见本系列之文本挖掘之文本相似度判定。本文考虑到随着文本数量的递增,文本聚类结果会分化,即刚开始聚类的文本与后面文本数据相差甚远,本文非常粗略采用门限值进行限定,本文后续系列联合KMeans和DBSCAN进行解决,若有更好的方法,请联系我

 

 

 


 

  作者:志青云集
  出处:http://www.cnblogs.com/lyssym
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文本挖掘之文本聚类(DBSCAN)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lyssym/p/4950673.html

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