图1、文本聚类分析整体流程

文本聚类分析是一种无监督学习方法，其整体流程包括数据预处理、特征提取、相似度计算、聚类算法和结果评估五个主要步骤。首先，对原始文本数据进行清洗和标准化，去除噪声和无关信息。接着，利用词袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征。然后，通过余弦相似度、欧氏距离等度量方法计算样本之间的相似性。在此基础上，选择合适的聚类算法（如K-means、层次聚类等）对文本数据进行聚类分组。最后，通过轮廓系数、互信息等指标评估聚类结果的有效性和准确性。整个过程旨在挖掘文本数据中的隐藏结构和潜在关系，为进一步的信息检索、推荐系统等应用提供支持。