Кластерный анализ текстовых документов по отношению их связности
Рассматривается табличное представление текстовых документов, для описание которых используется частота встречаемости слов из тематических словарей. Каждая строка таблицы считается образом документа (объектом) одного из непересекающихся классов. Предлагается проводить анализ связанности объектов классов по логическим закономерностям в форме гипершаров. На основе отношения связанности производится разбиение объектов классов на непересекающихся группы. Число групп, а также их состав изначально неизвестен и определяется алгоритмом. По результатам разбиения вычисляется значение меры компактности каждого класса. В форме вычислительного эксперимента демонстрируется обработка документов из области биологии и математики. Значения меры компактности интерпретируются в терминах компьютерной лингвистики. Сложность конфигурации кластеров, полученных по отношению связанности объектов, показана при сравнении с результатами группировки по алгоритму k-means. По результатам кластерного анализа предлагается решать проблемы поиска экспертов для рецензирования, сжатого представления множества документов через эталоны минимального покрытия объектов классов.