随着互联网的不断发展,网络上文本信息呈爆炸式增加,如何精准有效地发现、组织和利用海量文本背后的有用信息成为亟待解决的问题,文本聚类技术是信息检索和数据挖掘技术的综合产物,是自然语言处理的预处理步骤,作为文本挖掘流程的起点,文本聚类对后期文本分析的有效性和准确性都产生了极其重大的影响,近些年成为了研究的热点。目前比较经典的文本聚类算法包含基于模型的方法、基于密度的方法、基于层次的方法、基于网格的方法以及基于划分的方法,而对于像大规模文本处理这样开销比较大的应用,划分方法相对来说具有较低的处理复杂度因而应用相对比较广泛。而在基于划分的方法中常见的有K-means、K-prototypes、K-medoids等,其中,K-means聚类算法是其中比较常用的算法。本文首先对文本挖掘的相关知识做了简要的介绍,讨论了国内外文本挖掘领域的研究现状,对当前研究进展以及已有成果做了总结,然后对文本聚类相关的技术做了深入的分析,简要介绍了几种有代表性的文本聚类算法,并着重讨论了传统K-means算法,该算法被非常普遍地使用在文本的聚类处理中,然而该算法对孤立样本很敏感,它的初始聚类中心选择是随机的,但是不合适的初始中心会导致迭代次数增加、陷入局部最优和聚类结果不稳定的现象。为了解决K-means算法的以上不足,本文提出了一种新的初始聚类中心选择算法,该算法基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题语言模型进行初始聚类中心的选择,该算法选择蕴含在文本集中影响程度最大的前m个主题,并在这m主题所在的维度上对文本集进行初步聚类,从而找到聚类中心,然后以这些聚类中心为初始聚类中心对文本集进行所有维度上的聚类。理论上保证了选择的初始聚类中心是基于概率可确定的。实验结果表明改进后算法聚类迭代次数明显减少,聚类结果更准确。最后指出了文本聚类模型的发展趋势,并展望了文本聚类领域目前存在的挑战性问题。