标题：基于K-Means的搜索结果聚类方法
作者：刘宇征 邵家玉
作者单位：东南大学自动化学院，江苏 南京 210096
关键字：搜索结果，聚类，K-Means，聚类中心，合并聚类
摘要：K-Means算法是一种常用的聚类算法。通过分析传统K-Means聚类算法可知，该算法随机选取聚类中心并需要手动设定聚类个数，因此容易出现局部最优、稳定性差，适用范围窄的问题。为了改善聚类结果，对K-Means算法进行了改进，根据文本距离确定初始聚类中心，并在初始聚类完成后，对聚类进行合并，形成最终的聚类结果。实验结果表明，改进后的K-Means算法提高了聚类的查准率和查全率。