如何基于相似性度量对文档进行聚类？(How to cluster docs based on their similarity measures?)
我在这里阅读了关于如何基于它们的相似性来聚类文档的主题的帖子。 但我仍然无法理解它是如何实现的。 我的测试是我有10个文档的cos相似性度量。 以下是一些：
D1 D2 sim(D1,D2) d1 d10 0.6823 d1 d2 0.6377 d1 d8 0.0307 d1 d9 0.0294 d1 d7 0.0284 d1 d3 0.0234 d1 d4 0.0199 d1 d6 0.0110 d1 d5 0.0030 d10 d2 0.7232 d10 d3 0.3898 d10 d4 0.3054 d10 d9 0.0256 d10 d7 0.0227 d10 d8 0.0226 d10 d6 0.0110 d10 d5 0.0060 d2 d3 0.7850 ... ...我是否可以仅根据相似性度量对这些文档进行聚类？ 如果我指定簇的数量，该怎么做？ 如果我没有指定集群的数量，算法能否自动集群那些文档，怎么做呢？ 提前致谢。
I read the posts on the topic like how to cluster docs based on their similarity here. But I still can not understand how it realizes it. My test is that I have the cos similarity measures of 10 docs. Below are some:
D1 D2 sim(D1,D2) d1 d10 0.6823 d1 d2 0.6377 d1 d8 0.0307 d1 d9 0.0294 d1 d7 0.0284 d1 d3 0.0234 d1 d4 0.0199 d1 d6 0.0110 d1 d5 0.0030 d10 d2 0.7232 d10 d3 0.3898 d10 d4 0.3054 d10 d9 0.0256 d10 d7 0.0227 d10 d8 0.0226 d10 d6 0.0110 d10 d5 0.0060 d2 d3 0.7850 ... ...Can I cluster these docs solely based on the similarity measures? If I specify the number of clusters, how to do it? If I do not specify the number of clusters, can the algorithm automatically cluster those docs, how to do it? Thanks in advance.
原文：https://stackoverflow.com/questions/28523130
更新时间：2023-09-09 08:09
最满意答案
您是否按照文档插入了数据？ 如果没有，那将是一个很好的起点。
Did you insert your data per the documentation? If not, that would be a good place to start.
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