专利文本聚类流程图

专利文本聚类流程图描述： 1. 数据准备：收集并清洗专利文本数据。 2. 特征提取：从专利文本中提取关键词、摘要等信息作为特征。 3. 文本表示：将提取的特征转换为向量形式，如TF-IDF、Word2Vec等。 4. 聚类算法选择：选择合适的聚类算法，如K-means、DBSCAN等。 5. 聚类参数设置：根据实际需求设置聚类算法的参数，如聚类数量、距离度量等。 6. 聚类执行：使用选定的聚类算法对专利文本进行聚类。 7. 结果评估：评估聚类结果的有效性和准确性，如轮廓系数、互信息等指标。 8. 结果可视化：将聚类结果以图形化方式展示，如树状图、热力图等。