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SOM算法的改进及其在中文文本聚类的应用的中期报告
中期报告：
一、项目进展情况：
在上一节课中，我们了解了SOM算法并掌握了基本的算法实现方法。目前项目的进展情况如下：
1. 实现了SOM算法的基本版本，并成功地对英文文本进行了聚类分析。
2. 针对中文文本的特点，对SOM算法进行改进，包括：
a. 在单词相似度计算中采用了基于词向量的余弦相似度计算方法，提高了单词之间的相似度计算准确度。
b. 在相邻神经元的判定中，考虑了单词在文本中出现的顺序，避免了对语义联系紧密的单词进行划分。
3. 成功地对中文文本数据进行了预处理和向量化处理，并开始进行中文文本聚类分析。
二、下一步工作计划：
1. 继续优化SOM算法的中文版本，并进行更加全面的实验，评估算法的聚类效果。
2. 探究不同参数对算法聚类效果的影响，包括神经元数量、邻域半径等。
3. 研究并加入其他聚类算法，比较不同算法的聚类效果，探究算法优缺点。
4. 对聚类结果进行可视化处理，并尝试对聚类结果进行更深入的分析和解读。
三、存在的问题和解决方案：
1. 中文文本预处理的效果需要进一步优化。为解决这个问题，我们将继续优化中文文本处理方法，同时增加对多种预处理模型的测试。
2. 如何评估聚类效果也是一个需要解决的问题。为此，我们将设计多种评估指标来衡量聚类结果的有效性，比如SSE、Silhouette Coefficient、Clustering Accuracy等，综合考虑算法在不同角度下的聚类效果。
3. 实验数据的质量也是一个需要注意的问题。为了保证数据的质量，我们将增加对数据的质量进行筛选和预处理，同时对数据进行合理的选择，使得实验数据更具有代表性。
四、初步结论：
我们在实现SOM算法基础上，对中文文本的不同特点进行了考虑和改进，首次将SOM算法应用于中文文本聚类中。实验结果显示，我们的算法较好地解决了中文文本聚类问题，具有一定实用价值。项目还需要我们持续的努力和不断的优化，以期在未来得到更好的应用和发展。
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