基于彈幕情感分析和聚類算法的視頻用戶群體分類

基于彈幕情感分析和聚類算法的視頻用戶群體分類一、本文概述隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)視頻已成為人們獲取信息、娛樂(lè)休閑的重要途徑。在這個(gè)過(guò)程中，彈幕作為一種獨(dú)特的用戶評(píng)論形式，以其即時(shí)性、直觀性和互動(dòng)性受到了廣大用戶的喜愛(ài)。彈幕不僅反映了觀眾對(duì)視頻內(nèi)容的實(shí)時(shí)情感反饋，還蘊(yùn)含著豐富的用戶群體特征信息。因此，對(duì)彈幕進(jìn)行情感分析并基于此對(duì)用戶群體進(jìn)行分類，對(duì)于視頻內(nèi)容提供者、廣告主和推薦系統(tǒng)等都有著重要的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。本文旨在通過(guò)情感分析和聚類算法的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻用戶群體的有效分類。通過(guò)采集和處理大量彈幕數(shù)據(jù)，提取出用戶的情感傾向和關(guān)鍵詞信息。然后，運(yùn)用先進(jìn)的情感分析技術(shù)，對(duì)彈幕進(jìn)行情感分類，區(qū)分出積極、消極和中性等不同情感傾向。接著，結(jié)合聚類算法，根據(jù)彈幕的情感特征和關(guān)鍵詞信息，將用戶劃分為不同的群體。通過(guò)對(duì)這些用戶群體的研究，可以發(fā)現(xiàn)他們各自的觀看偏好、興趣點(diǎn)以及情感反應(yīng)特點(diǎn)，從而為視頻推薦、廣告投放和內(nèi)容優(yōu)化等提供有力支持。本文的研究不僅有助于深入理解視頻用戶的情感和行為特征，還可以為視頻平臺(tái)提供個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷的新思路。通過(guò)對(duì)比分析不同用戶群體的彈幕表現(xiàn)，還可以為視頻內(nèi)容的創(chuàng)作和編輯提供有價(jià)值的參考意見(jiàn)。因此，本文的研究具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。二、彈幕情感分析技術(shù)彈幕情感分析是本研究的核心技術(shù)之一，其主要目標(biāo)是從海量的彈幕文本中提取并分析用戶的情感傾向，為后續(xù)的用戶群體分類提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。情感分析通常涉及到自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)。我們需要對(duì)彈幕文本進(jìn)行預(yù)處理，包括去除無(wú)關(guān)字符、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和停用詞，進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注等操作。這些步驟有助于我們清理數(shù)據(jù)，使其更適合后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析。接下來(lái)，我們會(huì)利用情感詞典或者機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行情感打分。情感詞典方法通?；陬A(yù)先定義的情感詞匯和規(guī)則，通過(guò)計(jì)算彈幕文本中正面和負(fù)面詞匯的比例來(lái)得出情感傾向。而機(jī)器學(xué)習(xí)模型則可以通過(guò)訓(xùn)練大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)彈幕文本的情感特征，常見(jiàn)的模型包括支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯（NaiveBayes）和深度學(xué)習(xí)模型等。在本研究中，我們采用了基于深度學(xué)習(xí)的情感分析方法。具體來(lái)說(shuō)，我們使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)訓(xùn)練大量的彈幕數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)提取文本中的情感特征，并對(duì)其進(jìn)行情感打分。這種方法能夠有效地處理復(fù)雜的彈幕文本，并準(zhǔn)確地識(shí)別出用戶的情感傾向。為了進(jìn)一步提高情感分析的準(zhǔn)確性，我們還結(jié)合了多模態(tài)信息，如視頻內(nèi)容、用戶行為等。例如，我們利用視頻的音頻和視覺(jué)特征來(lái)輔助分析彈幕文本的情感傾向，或者通過(guò)用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論等行為來(lái)驗(yàn)證情感分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。彈幕情感分析技術(shù)為我們提供了從海量彈幕數(shù)據(jù)中提取用戶情感傾向的有效手段，為后續(xù)的用戶群體分類提供了重要依據(jù)。在未來(lái)的研究中，我們將繼續(xù)優(yōu)化情感分析算法，提高其在不同場(chǎng)景下的準(zhǔn)確性和魯棒性。三、聚類算法在用戶群體分類中的應(yīng)用在視頻彈幕情感分析的基礎(chǔ)上，聚類算法被廣泛應(yīng)用于用戶群體分類。聚類算法通過(guò)識(shí)別用戶間的相似性和差異性，將用戶劃分為不同的群體，從而幫助視頻平臺(tái)更好地理解用戶需求，優(yōu)化內(nèi)容推薦，提升用戶體驗(yàn)。聚類算法能夠?qū)Υ罅繌椖粩?shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，識(shí)別出用戶情感表達(dá)的共性和差異。通過(guò)計(jì)算用戶彈幕的相似度，聚類算法能夠?qū)⑶楦斜磉_(dá)相似的用戶聚集在一起，形成不同的用戶群體。這些群體反映了用戶在觀看視頻時(shí)的不同情感傾向和興趣愛(ài)好，為視頻平臺(tái)提供了寶貴的用戶畫像信息。聚類算法可以幫助視頻平臺(tái)優(yōu)化內(nèi)容推薦。通過(guò)對(duì)用戶群體的劃分，平臺(tái)可以更加準(zhǔn)確地了解每個(gè)群體的喜好和需求，從而為他們推薦更加符合口味的視頻內(nèi)容。這不僅能夠提高用戶的滿意度和粘性，還能為平臺(tái)帶來(lái)更多的流量和收益。聚類算法還可以用于用戶行為分析和預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)用戶群體的行為特征和趨勢(shì)進(jìn)行分析，平臺(tái)可以預(yù)測(cè)用戶的未來(lái)行為，如觀看時(shí)間、觀看內(nèi)容等。這有助于平臺(tái)提前調(diào)整策略，為用戶提供更加貼心的服務(wù)。聚類算法在視頻用戶群體分類中發(fā)揮著重要作用。通過(guò)利用聚類算法對(duì)彈幕情感分析的結(jié)果進(jìn)行處理，視頻平臺(tái)可以更加深入地了解用戶需求，優(yōu)化內(nèi)容推薦，提升用戶體驗(yàn)。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，聚類算法在視頻用戶群體分類中的應(yīng)用將更加廣泛和深入。四、基于彈幕情感分析和聚類算法的用戶群體分類方法隨著在線視頻平臺(tái)的普及，彈幕系統(tǒng)成為了用戶表達(dá)情感和觀點(diǎn)的重要渠道。為了深入理解用戶群體，本文提出了一種基于彈幕情感分析和聚類算法的用戶群體分類方法。該方法主要包含兩個(gè)步驟：情感分析和聚類分析。在情感分析階段，我們利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)彈幕進(jìn)行情感傾向的判斷。通過(guò)構(gòu)建情感詞典，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，我們可以對(duì)每一條彈幕進(jìn)行情感打分，將其劃分為積極、消極或中立三類。這個(gè)過(guò)程不僅考慮了詞匯的情感極性，還考慮了語(yǔ)境和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的影響，從而提高了情感分析的準(zhǔn)確性。在聚類分析階段，我們采用了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類算法。我們將情感分析后的彈幕數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為特征向量，這些向量包含了彈幕的情感傾向、發(fā)布時(shí)間、用戶ID等信息。然后，我們運(yùn)用K-means、層次聚類等算法，根據(jù)彈幕數(shù)據(jù)的特征相似度進(jìn)行聚類。這樣，我們就可以將具有相似彈幕行為的用戶群體劃分到同一類別中。該方法不僅可以幫助我們識(shí)別出具有不同情感傾向的用戶群體，還可以揭示用戶群體之間的關(guān)聯(lián)和差異。對(duì)于視頻平臺(tái)來(lái)說(shuō)，這種分類方法有助于優(yōu)化內(nèi)容推薦、提升用戶體驗(yàn)，并為企業(yè)決策提供有力支持?；趶椖磺楦蟹治龊途垲愃惴ǖ挠脩羧后w分類方法是一種有效的用戶行為分析方法。它通過(guò)挖掘彈幕數(shù)據(jù)中的情感信息和用戶行為模式，為我們提供了深入理解用戶群體的新視角。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)的日益豐富，這種分類方法將在未來(lái)的視頻平臺(tái)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。五、案例分析為了驗(yàn)證基于彈幕情感分析和聚類算法的視頻用戶群體分類方法的有效性，我們選取了一部熱門網(wǎng)絡(luò)視頻進(jìn)行案例分析。該視頻是一部流行的電視劇片段，吸引了大量觀眾的關(guān)注和參與，彈幕數(shù)量龐大且內(nèi)容豐富。我們對(duì)該視頻的彈幕數(shù)據(jù)進(jìn)行了收集和處理，去除了重復(fù)、無(wú)關(guān)和異常數(shù)據(jù)，提取了用戶ID、彈幕文本、發(fā)布時(shí)間等關(guān)鍵信息。然后，我們利用情感分析算法對(duì)每條彈幕進(jìn)行了情感傾向的判斷，將其分為正面、負(fù)面和中性三類。接下來(lái)，我們運(yùn)用聚類算法對(duì)彈幕數(shù)據(jù)進(jìn)行了用戶群體分類。在聚類過(guò)程中，我們選擇了K-means算法，并根據(jù)彈幕數(shù)據(jù)的特征設(shè)置了合適的聚類數(shù)和迭代次數(shù)。通過(guò)聚類分析，我們將用戶群體劃分為多個(gè)不同的類別，每個(gè)類別中的用戶具有相似的彈幕情感傾向和行為特征。通過(guò)對(duì)聚類結(jié)果的觀察和分析，我們發(fā)現(xiàn)不同用戶群體對(duì)視頻內(nèi)容的反應(yīng)和態(tài)度存在明顯差異。例如，一部分用戶對(duì)劇中角色的表現(xiàn)持有正面情感，他們?cè)趶椖恢斜磉_(dá)了對(duì)角色的喜愛(ài)和支持；而另一部分用戶則對(duì)劇情發(fā)展持有負(fù)面情感，他們?cè)趶椖恢斜磉_(dá)了對(duì)劇情的不滿和批評(píng)。還有一些用戶群體對(duì)視頻內(nèi)容持中性態(tài)度，他們?cè)趶椖恢兄饕M(jìn)行了客觀的描述和評(píng)價(jià)。通過(guò)案例分析，我們驗(yàn)證了基于彈幕情感分析和聚類算法的視頻用戶群體分類方法的可行性和有效性。該方法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別不同用戶群體的情感傾向和行為特征，為視頻平臺(tái)提供有針對(duì)性的推薦和服務(wù)提供依據(jù)。該方法也可以為視頻創(chuàng)作者和營(yíng)銷人員提供觀眾反饋和市場(chǎng)分析的支持，幫助他們更好地了解觀眾需求和市場(chǎng)趨勢(shì)。六、討論與展望本文提出的基于彈幕情感分析和聚類算法的視頻用戶群體分類方法，雖然在理論框架和實(shí)證應(yīng)用上都取得了一定的成果，但仍有許多值得深入探討和研究的問(wèn)題。在討論部分，我們注意到彈幕情感分析的準(zhǔn)確性受到多種因素的影響，包括彈幕本身的模糊性、情感詞典的完備性、以及用戶文化背景的差異等。例如，一些彈幕可能使用了隱喻、反語(yǔ)等修辭手法，使得其情感傾向難以準(zhǔn)確判斷。情感詞典的覆蓋范圍也可能有限，無(wú)法涵蓋所有可能的情感表達(dá)。因此，在未來(lái)的研究中，我們需要進(jìn)一步改進(jìn)情感分析的方法，以提高其準(zhǔn)確性和魯棒性?？梢蕴剿鞲嗟木垲愃惴ê蛢?yōu)化策略，以提高用戶群體分類的準(zhǔn)確性和效率。例如，可以嘗試使用基于深度學(xué)習(xí)的聚類方法，或者將多種聚類算法進(jìn)行集成學(xué)習(xí)，以提高分類性能。可以進(jìn)一步拓展本文的應(yīng)用場(chǎng)景。除了視頻彈幕分析外，該方法還可以應(yīng)用于其他社交媒體平臺(tái)（如微博、論壇等）的用戶群體分類。還可以將其應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、廣告投放等領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的用戶畫像和個(gè)性化服務(wù)。我們也需要關(guān)注倫理和隱私問(wèn)題。在收集和分析用戶數(shù)據(jù)時(shí)，必須遵守相關(guān)法律法規(guī)和倫理規(guī)范，確保用戶隱私得到保護(hù)。我們也需要對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行合理的解釋和呈現(xiàn)，避免對(duì)用戶產(chǎn)生誤導(dǎo)或歧視?；趶椖磺楦蟹治龊途垲愃惴ǖ囊曨l用戶群體分類方法具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。未來(lái)，我們將繼續(xù)深入研究和探索該領(lǐng)域的相關(guān)問(wèn)題，為推動(dòng)社交媒體用戶分析和個(gè)性化服務(wù)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。七、結(jié)論本研究通過(guò)對(duì)彈幕情感分析和聚類算法的應(yīng)用，成功地對(duì)視頻用戶群體進(jìn)行了分類。這種方法不僅提高了用戶分類的精準(zhǔn)度，還為視頻內(nèi)容提供者和平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商提供了有價(jià)值的用戶行為和心理洞察。在情感分析方面，我們采用了先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)彈幕中的情感傾向進(jìn)行了準(zhǔn)確的識(shí)別。這不僅有助于我們理解用戶對(duì)視頻內(nèi)容的情感反應(yīng)，還為后續(xù)的用戶分類提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在聚類算法的應(yīng)用上，我們根據(jù)用戶的彈幕情感傾向和其他行為數(shù)據(jù)，運(yùn)用K-means等算法對(duì)用戶進(jìn)行了有效的分類。這些分類結(jié)果不僅反映了用戶群體的多樣性，還為視頻內(nèi)容的推薦、廣告的投放等提供了重要的參考。通過(guò)本研究，我們發(fā)現(xiàn)不同用戶群體對(duì)視頻內(nèi)容的偏好和情感反應(yīng)存在顯著差異。這為視頻內(nèi)容的創(chuàng)作者和平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商提供了重要的指導(dǎo)，有助于他們更好地滿足用戶需求，提高用戶滿意度。然而，本研究還存在一定的局限性。例如，我們只考慮了彈幕情感分析和聚類算法的應(yīng)用，而未考慮其他可能影響用戶分類的因素，如用戶的觀看歷史、社交關(guān)系等。在未來(lái)的研究中，我們將進(jìn)一步拓展這一領(lǐng)域，以期得到更加全面和深入的用戶分類結(jié)果。本研究通過(guò)彈幕情感分析和聚類算法的應(yīng)用，為視頻用戶群體的分類提供了新的視角和方法。這不僅有助于我們更好地理解用戶需求和行為，還為視頻內(nèi)容提供者和平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商提供了有價(jià)值的決策支持。我們期待這一領(lǐng)域在未來(lái)能夠得到更多的關(guān)注和發(fā)展。參考資料：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人們對(duì)于視頻內(nèi)容的消費(fèi)需求也日益增長(zhǎng)。在觀看視頻的過(guò)程中，彈幕作為一種新穎的互動(dòng)形式，為觀眾提供了一個(gè)分享觀點(diǎn)、表達(dá)情感的平臺(tái)。通過(guò)對(duì)彈幕進(jìn)行情感分析，我們可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行深入的理解和挖掘。本文將介紹一種基于彈幕情感分析的視頻片段模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻內(nèi)容的情感分析。彈幕是指在視頻播放時(shí)，用戶可以實(shí)時(shí)發(fā)送的評(píng)論性文字，覆蓋在視頻畫面上。這種互動(dòng)形式使得觀眾可以與其他人分享自己的觀點(diǎn)和感受，并對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行評(píng)論和討論。隨著彈幕的普及，越來(lái)越多的研究人員開(kāi)始彈幕情感分析的研究。通過(guò)對(duì)彈幕進(jìn)行情感分析，我們可以了解觀眾對(duì)視頻內(nèi)容的態(tài)度和情感，從而更好地理解觀眾的需求和喜好。首先需要對(duì)彈幕數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除無(wú)關(guān)字符、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等無(wú)用信息，并將文本轉(zhuǎn)換為小寫形式。還需要對(duì)彈幕進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注，以便后續(xù)的情感分析。在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，需要構(gòu)建一個(gè)情感詞典，用于對(duì)彈幕進(jìn)行情感分類。情感詞典通常由一組帶有情感極性和情感強(qiáng)度的詞語(yǔ)組成。在構(gòu)建情感詞典時(shí)，可以通過(guò)人工標(biāo)注或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)確定詞語(yǔ)的情感極性和情感強(qiáng)度。在構(gòu)建好情感詞典后，需要設(shè)計(jì)一個(gè)情感分析算法，用于對(duì)彈幕進(jìn)行情感分類。常見(jiàn)的情感分析算法包括基于詞典匹配的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法等。在選擇合適的算法時(shí)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和實(shí)際需求進(jìn)行考慮。在完成情感分析算法設(shè)計(jì)后，需要對(duì)視頻片段進(jìn)行劃分，并根據(jù)劃分后的片段進(jìn)行情感分析。通常情況下，可以將視頻分為若干個(gè)片段，并根據(jù)每個(gè)片段中的彈幕情感進(jìn)行分析。通過(guò)將視頻片段與彈幕情感進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可以更準(zhǔn)確地理解觀眾對(duì)每個(gè)片段的態(tài)度和情感。最后需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估與優(yōu)化，以確定模型的準(zhǔn)確性和可靠性。常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1得分等。通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)和優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，可以提高模型的性能和準(zhǔn)確性。本文介紹了一種基于彈幕情感分析的視頻片段模型，通過(guò)對(duì)彈幕進(jìn)行情感分析，可以更好地理解觀眾對(duì)視頻內(nèi)容的態(tài)度和情感。該模型具有較高的實(shí)用價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景，可以為視頻內(nèi)容制作和推廣提供有價(jià)值的參考依據(jù)。標(biāo)題：基于Bilibili的彈幕視頻分享網(wǎng)站核心用戶群體特征研究Bilibili是中國(guó)最大的彈幕視頻分享網(wǎng)站之一，吸引了大量年輕人的聚集。本文旨在通過(guò)對(duì)Bilibili核心用戶群體的研究，以揭示其特征和行為模式。Bilibili是一個(gè)以動(dòng)畫、漫畫、游戲?yàn)橹黝}的彈幕視頻分享網(wǎng)站，成立于2010年。其獨(dú)特的彈幕評(píng)論功能和分享機(jī)制使得用戶可以在觀看視頻的同時(shí)，與其他用戶進(jìn)行即時(shí)的交流和分享。隨著其不斷發(fā)展，Bilibili已經(jīng)成為中國(guó)年輕人的重要文化現(xiàn)象和社交平臺(tái)。本文采用了定性和定量研究方法，包括文獻(xiàn)調(diào)研、用戶訪談、數(shù)據(jù)挖掘等。通過(guò)收集和分析Bilibili的核心用戶群體數(shù)據(jù)，以及他們?cè)诰W(wǎng)站上的行為模式，來(lái)探究他們的特征和偏好。年齡結(jié)構(gòu)：Bilibili的核心用戶主要是90后和00后，他們占總用戶的70%以上。這是因?yàn)檫@個(gè)年齡段的人群對(duì)于動(dòng)漫、游戲等二次元文化有著更高的認(rèn)同度和興趣。地域分布：Bilibili的核心用戶主要集中在中國(guó)的一線城市，如北京、上海、廣州等。這表明這些城市的年輕人更容易接觸到二次元文化，并且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)社交有著更高的需求。性別比例：在Bilibili的核心用戶群體中，女性用戶的比例較高，大約占60%。這表明女性用戶對(duì)于二次元文化的認(rèn)同度和興趣更高，也更容易在彈幕視頻分享網(wǎng)站上表達(dá)自己的觀點(diǎn)和情感。內(nèi)容偏好：Bilibili的核心用戶對(duì)于動(dòng)畫、漫畫、游戲等二次元內(nèi)容有著更高的興趣和需求。同時(shí)，他們也傾向于一些與生活、娛樂(lè)相關(guān)的內(nèi)容，如影視劇、綜藝節(jié)目等。社交行為：Bilibili的核心用戶非常注重社交，他們?cè)诰W(wǎng)站上建立了大量的討論區(qū)、論壇和社群。通過(guò)這些社交渠道，用戶可以分享自己的觀點(diǎn)和情感，交流各種信息和資源，形成了一個(gè)獨(dú)特的社區(qū)文化。通過(guò)對(duì)Bilibili核心用戶群體的研究，我們可以發(fā)現(xiàn)他們具有年輕化、城市化、女性化、二次元文化認(rèn)同度高、注重社交等特點(diǎn)。這些特點(diǎn)也反映了Bilibili作為一個(gè)彈幕視頻分享網(wǎng)站的主要優(yōu)勢(shì)和發(fā)展方向。為了更好地滿足用戶需求和提高用戶體驗(yàn)，Bilibili需要繼續(xù)加強(qiáng)二次元文化的傳播和發(fā)展，同時(shí)拓展更多與生活、娛樂(lè)相關(guān)的內(nèi)容，并不斷完善社交功能，增強(qiáng)用戶之間的互動(dòng)和交流。巖體穩(wěn)定分類聚類分析法是指以巖體工程測(cè)試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用聚類分析原理對(duì)巖體穩(wěn)定性進(jìn)行分類的方法。這種分析法是中國(guó)林韻梅等入于1983年提出的。先認(rèn)為各工程自成一類，然后計(jì)算各工程間的距離，建立距離陣。按照距離最近的原則將兩個(gè)工程并成一類，再計(jì)算新類與其余各類的距離，再一次按即離最近的原則合并兩個(gè)類，使類的數(shù)目進(jìn)一步減少，以此類推。直到所有的工程歸為一類為止，其結(jié)果可用聚類圖來(lái)表示。根據(jù)所需劃分的類的數(shù)目可從聚類圖上查得歸類的情況。這種方法更適用于巖體的分類，因?yàn)閹r體穩(wěn)定判據(jù)往往是較少的有限個(gè)數(shù)目。不像巖體工程那樣，數(shù)目可不斷擴(kuò)大。巖體穩(wěn)定分類聚類分析法是指以巖體工程測(cè)試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用聚類分析原理對(duì)巖體穩(wěn)定性進(jìn)行分類的方法。這種分析法是中國(guó)林韻梅等入于1983年提出的。先對(duì)巖體工程的穩(wěn)定性粗糙地分類，然后按最近距離原則對(duì)類別反復(fù)調(diào)整，直到評(píng)價(jià)分類是否合理的一種誤差函數(shù)(分類函數(shù))無(wú)法減小為止。(1)在礦山選擇具有代表性的巷道，測(cè)試某斷面處的巖石點(diǎn)荷載強(qiáng)度、聲波速度、位移穩(wěn)定時(shí)間與平均節(jié)理間距4項(xiàng)分類判據(jù)。(2)作出原始數(shù)據(jù)表格，并計(jì)算各工程測(cè)試數(shù)據(jù)間的距離，列出距離陣。(3)確定分類數(shù)目的上一下限，如2類到4類，以便通過(guò)計(jì)算尋找最佳分類數(shù)目。(4)用迭代法反復(fù)調(diào)整每個(gè)工程的屬類，計(jì)算該類工程測(cè)試數(shù)據(jù)的均值，并檢查前后兩次求得的均值是否相同，如相同，則輸出最終的分類結(jié)果。其基本原理類似動(dòng)態(tài)分類法，但劃類時(shí)不認(rèn)為巖體工程一定屬于某一類而不屬于其它任何類；它是建立一個(gè)隸屬函數(shù)，然后按隸屬程度進(jìn)行識(shí)別。先認(rèn)為各工程自成一類，然后計(jì)算各工程間的距離，建立距離陣。按照距離最近的原則將兩個(gè)工程并成一類，再計(jì)算新類與其余各類的距離，再一次按即離最近的原則合并兩個(gè)類，使類的數(shù)目進(jìn)一步減少，以此類推。直到所有的工程歸為一類為止，其結(jié)果可用聚類圖來(lái)表示。根據(jù)所需劃分的類的數(shù)目可從聚類圖上查得歸類的情況。這種方法更適用于巖體的分類，因?yàn)閹r體穩(wěn)定判據(jù)往往是較少的有限個(gè)數(shù)目。不像巖體工程那樣，數(shù)目可不斷擴(kuò)大。它與系統(tǒng)聚類法一樣，按照待聚類工程的特征建立一個(gè)反映工程之間相互關(guān)系的矩陣，例如距離陣、相關(guān)系數(shù)陣、夾角余弦矩陣等。這種矩陣不一定是模糊矩陣，必須將其中的每一個(gè)元素都變換到區(qū)間，才滿足模糊關(guān)系。這種方法更適用于巖體穩(wěn)定判據(jù)的分類。巖體工程穩(wěn)定聚類分析法與傳統(tǒng)的分類法相比，其最大的優(yōu)點(diǎn)是分類的合理性可以應(yīng)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行論證，從而使分類判據(jù)、分類數(shù)目和分類標(biāo)準(zhǔn)的確定最大限度地?cái)[脫人為的主觀性；如前述的分類四項(xiàng)判據(jù)的確定不是憑經(jīng)驗(yàn)選取，而是從大量候選指標(biāo)之中依據(jù)抽樣總體相關(guān)分析、系統(tǒng)