一、文本聚类定义
文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。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档手工标注类别，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。
二、算法分类
1、划分法（基于划分的聚类算法）
给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K
使用这个基本思想的算法有：K-Means算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法。
K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的基本思想是在聚类开始时根据用户预设的类簇数目k随机地在所有文本集当中选择k个对象，将这些对象作为k个初始类簇的平均值或者中心，对于文本集中剩余的每个对象，根据对象到每一个类簇中心的欧几里得距离，划分到最近的类簇中；全部分配完之后，重新计算每个类簇的平均值或者中心，再计算每篇文本距离这些新的类簇平均值或中心的距离，将文本重新归入目前最近的类簇中；不断重复这个过程，直到所有的样本都不能再重新分配为止。
K-means算法优点：（1）对待处理文本的输入顺序不太敏感（2）对凸型聚类有较好结果（3）可在任意范围内进行聚类。
缺点：（1）对初始聚类中心的选取比较敏感，往往得不到全局最优解，得到的多是次优解（2）关于算法需要预先设定的k值，限定了聚类结果中话题的个数，这在非给定语料的应用中并不可行（3）该算法容易受到异常点的干扰而造成结果的严重偏差（4）算法缺少可伸缩性
2、层次法（基于层次的聚类算法）
这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案，即合并聚类（由下而上）和分裂聚类（由上而下）。
合并层次聚类是将语料库中的任一数据都当作一个新的簇，计算所有簇相互之间的相似度，然后将相似度最大的两个簇进行合并，重复这个步骤直到达到某个终止条件，因此合并聚类方法也被称为由下而上的方法。
分裂聚类恰好与合并聚类进行相反的操作，它是一种由上而下的方法，该方法先将数据集中所有的对象都归为同一簇，并将不断地对原来的簇进行划分从而得到更小的簇，直到满足最初设定的某个终止条件。
层次聚类法的优点：（1）适用于发现任意形状的簇（2）适用于任意形式的相似度或距离表示形式（3）聚类粒度的灵活性
缺点：（1）算法终止的条件很模糊，难以精确表达并控制算法的停止（2）一旦聚类结果形成，一般不再重新构建层次结构来提高聚类的性能（3）难以处理大规模数据，也不能适应动态数据集的处理。
由于层次聚类算法简单，因此针对它的研究也比较多，也提出了不少改进算法，主要方向就是将该策略与其他聚类策略相结合从而形成多层聚类。
代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等。
3、基于密度的方法
基于密度的方法与其他方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法智能发现“类圆形”的缺点。这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。
代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等。
典型的基于密度的算法是DBSCAN算法，该算法基本思想是：对于一个类中的每一个对象，在其给定半径R的区域中包含的对象数目不小于某一给定的最小数目，即在DBSCAN中，一个类被认为是密度大于一个给定阈值的一组对象的集合，能够被其中的任意一个核心对象所确定。DBSCAN算法执行时，先从数据集w中找到任意一个对象q，并查找w中关于R和最小下限数MinPts的从q密度到达的所有对象。如果q是核心对象，也就是说，q半径为R的领域中包含的对象数不少于MinPts，则根据算法可以找到一个关于参数R和MinPts的类。如果q是一个边界点，即q半径为R的领域包含的对象数小于MinPts，则没有对象从q密度到达，q被暂时标注为噪声点。然后，DBSCAN处理数据集W中的下一个对象。
DBSCAN聚类算法存在如下缺点：（1）随着对于大数据量的应用，需要有很大的内存支持与I/O开销。（2）由于使用了全局参数R和MinPts，因此没有考虑数据密度和类别距离大小的不均匀性，所以DBSCAN算法很难得到高质量的聚类结果。（3）算法参数过于复杂，领域外人员很难理解和掌握。
4、基于网格的方法
这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元（cell）的网格结构，所有的处理都是以单个的单元为对象的。这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，它只与数据空间分为多少个单元有关。
代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法。
5、基于模型的方法
基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找一个能很好的满足这个模型的数据集。这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数或者其他。它的一个潜在的假定就是：目标数据集是由一系列的概率分布
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