近年来,Internet的迅速发展给人们带来了诸多的方便,但随着互联网上信息不断动态变化,经常会出现新的文本很难用己有的分类体系来刻画。如果重新进行分类,就必须重新建立分类好的训练文本集,而获得大量带有类别标注的样本的代价是很大的。因此,对文本聚类技术的研究受到越来越广泛的关注。目前比较经典的聚类方法,K-均值、模糊K-均值聚类方法只能对一些典型分布的样本奏效,都没有对样本的特征进行优化,而是直接利用样本的特征进行聚类。这样聚类和模糊聚类方法的有效性很大程度上取决于样本的分布情况。例如一类样本散布较大,而另一类散布较小的话,这些方法效果就比较差;如果样本分布更加混乱,则聚类的结果就会面目全非。核函数不仅可以把一个低维空间中的非线性问题映射到高维空间后变成线性问题,而且高维空间中特征向量的内积可以通过核函数用低维空间中的输入向量直接计算得到,从而使得计算量并没有随着维数升高而增加很多。本文在了解核函数的基本理论上,提出了基于核函数的文本聚类算法,即核模糊聚类算法。通过利用Mercer核,我们把输入空间的样本映射到高维特征空间,增加对样本特征的优化,并且在特征空间中进行聚类。目前众多聚类算法中需要事先给出聚类类别数目,如果在不了解原始数据内部结构的情况下,很难给出合适的聚类类别数目。本文在详细分析图论中连通图知识的理论基础上,提出了一种能自动确定聚类类别数目的图核聚类方法。每个数据样本看作图中的顶点V ,这样所有的数据样本就构成一个以相似度为权值的无向加权图G = ?V ,E? ,该文从图论连通图的角度定义了能充分反映最佳聚类数目的连通系数T。该系数不仅将相似的文本划分到一个连通图中,而且具有清晰的物理意义。