在MATLAB中对文本进行聚类
 

我想在MATLAB中对文本进行分层的聚集聚类。说，我有四个句子，

I have a pen. I have a paper. I have a pencil. I have a cat. 我想将以上四个句子聚在一起，看看哪个更相似。我知道统计工具箱具有类似pdist命令来测量两两之间的距离， linkage以计算聚类相似度等。简单的代码如下：

X=[1 2; 2 3; 1 4]; Y=pdist(X, 'euclidean'); Z=linkage(Y, 'single'); H=dendrogram(Z) 正常工作并返回树状图。

我想知道我可以在上面提到的文本上使用这些命令吗？有什么想法吗 ？

[B]更新：[/B]

感谢Amro。阅读理解并计算字符串之间的距离。代码如下：

clc S1='I have a pen'; % first String f_id=fopen('events.txt','r'); %saved strings to compare with events=textscan(f_id, '%s', 'Delimiter', '\n'); fclose(f_id); %close file. events=events{1}; % saving the text read. ii=numel(events); % selects one text randomly. % store the texts in a cell array for kk=1:ii S2=events(kk); S2=cell2mat(S2); Z=levenshtein_distance(S1,S2); X(kk)=Z; end 我输入了一个字符串，然后保存了4个字符串。现在，我使用levenshtein_distance函数计算了成对距离。它返回一个矩阵X=[ 17 0 16 18 16] 。

**我猜这是我的成对距离矩阵。与pdist相似。是吗 ？

**现在，我正在尝试输入X来计算链接，例如

Z=linkage(X, 'single); 我得到的输出是：
[INDENT]在93处使用==>链接时出错，Y的大小与PDIST函数的输出不兼容。

错误==> Untitled2 at 20 Z = linkage（X，'single'）。

[/INDENT]为什么这样 ？可以使用联动功能吗？帮助表示赞赏。

[B]更新2[/B]

clc S1='I have a pen'; f_id=fopen('events.txt','r'); events=textscan(f_id, '%s', 'Delimiter', '\n'); fclose(f_id); %close file. events=events{1}; % saving the text read. ii=numel(events)+1; % total number of strings in the comparison D=zeros(ii, ii); % initialized distance matrix; for kk=1:ii S2=events(kk); %S2=cell2mat(S2); for jk=kk+1:ii D(kk,jk)= levenshtein_distance(S1{kk},S2{jk}); end end D = D + D'; %'# symmetric distance matrix %# linkage expects the output format to match that of pdist, %# so we convert D to a row vector (lower/upper part of matrix) D = squareform(D, 'tovector'); T = linkage(D, 'single'); dendrogram(T). [I]错误：???来自非单元格数组对象的单元格内容引用。 = => Untitled2 at 22 D（kk，jk）= levenshtein_distance（S1 {kk}，S2 {jk}）中的错误；[/I]

另外，为什么我要在第一个循环中从文件中读取事件？似乎不合逻辑。有点困惑，如果我可以这种方式工作，或者唯一的解决方案是在代码中输入所有字符串。帮助非常感谢。

[B]更新[/B]

比较两个句子的代码：

clc str1 = 'Fire in NY'; str2= 'Jeff is sick'; D=levenshtein_distance(str1,str2); D = D + D'; %'# symmetric distance matrix %# linkage expects the output format to match that of pdist, %# so we convert D to a row vector (lower/upper part of matrix) %D = squareform(D, 'tovector'); T = linkage(D, 'complete'); [H,P] = dendrogram(T,'colorthreshold','default'); 输出D = 18。

使用不同的字符串：

clc str1 = 'Fire in NY'; str2= 'NY catches fire'; D=levenshtein_distance(str1,str2); D = D + D'; %'# symmetric distance matrix %# linkage expects the output format to match that of pdist, %# so we convert D to a row vector (lower/upper part of matrix) %D = squareform(D, 'tovector'); T = linkage(D, 'complete'); [H,P] = dendrogram(T,'colorthreshold','default'); D ＝ 28。

根据距离，一个完全不同的句子看起来很相似。我要尝试做的是，如果我将[B]Fire[/B]存放[B]在NY[/B] ，则不会存储[B]NY catches fire[/B] 。但是，对于第一种情况，由于信息是新的，因此我将进行存储。

LD是否足以做到这一点？帮助表示赞赏。



[B]回答：[/B]

您需要一个可以处理字符串的距离函数。找出[URL="http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance"]Levenshtein距离[/URL] （编辑距离）。有很多实现：
[LIST][*] [URL="http://en.wikibooks.org/wiki/Algorithm_implementation/Strings/Levenshtein_distance#Octave_And_MATLAB"]Wikibooks.org[/URL][*] [URL="http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/17585-calculation-of-distance-between-strings"]FEX上的“字符串之间的距离计算”[/URL][/LIST]另外，您应该提取一些有趣的特征（例如：元音的数量，字符串的长度等）来构建向量空间表示，然后可以在新的特征上应用任何常规的距离度量（欧几里得等）。表示。

[B]编辑[/B]

您的代码的问题是[URL="http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/linkage.html"]LINKAGE[/URL]期望输入距离格式与[URL="http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/stats/pdist.html"]PDIST的[/URL]格式匹配，即与一对观测值相对应的行向量，其顺序为1-vs-2、1-vs-3、2-vs-3等。 ..基本上是完整距离矩阵的下半部分（因为它应该对称为dist(1,2) == dist(2,1) ）

%# instances str = {'I have a pen.' 'I have a paper.' 'I have a pencil.' 'I have a cat.'}; numStr = numel(str); %# create and fill upper half only of distance matrix D = zeros(numStr,numStr); for i=1:numStr for j=i+1:numStr D(i,j) = levenshtein_distance(str{i},str{j}); end end D = D + D'; %'# symmetric distance matrix %# linkage expects the output format to match that of pdist, %# so we convert D to a row vector (lower/upper part of matrix) D = squareform(D, 'tovector'); T = linkage(D, 'single'); dendrogram(T) 请参阅有关功能的文档以获取更多信息...



[url=https://stackoverflow.com/questions/3646169]更多&回答...[/url]