文本聚类是数据挖掘领域中的一个重要分支,尤其在信息量迅速增长的当今社会,文本聚类能够在人们日常的生产生活中起到重要作用。国内外围绕着文本聚类这一课题进行了大量的研究,并有了些初步的成果,但是从目前的研究状况来看,文本聚类仍有很多地方需要改进。本文通过对现有研究成果的介绍和对比分析,总结出文本聚类的两个值得改进的关键点：一方面,聚类算法作为文本聚类的核心部分,能够直接影响整个聚类过程的效率和聚类质量,而目前并没有特别适用于文本聚类领域的聚类算法,大部分的算法也无法同时在算法复杂度和聚类质量上有良好的表现；另一方面,大部分的方法未能充分考虑到语义因素对文本聚类的影响,或者在聚类过程中未能有效的融入语义因素,因而得到的聚类结果不够理想。针对如何合理的平衡聚类算法的复杂度和聚类质量这一问题,本文介绍和分析了几个具有代表性的聚类算法在文本聚类领域中的优势和不足,并结合了基于划分的聚类算法和基于密度的聚类算法各自的优点,提出了基于密度的聚类算法DBCKNN。DBCKNN算法利用了k近邻和离群度等慨念,能够迅速确定数据集中每类的中心并自动调节类半径,在保证了聚类效果的基础上提高了聚类的效率针对如何有效的将语义因素融入聚类过程这个问题,本文利用语义对VSM模型进行变换,即基于语义对VSM模型的各维进行扭曲,将原本的正交坐标系基于语义变换为斜角坐标系,然后将文本的特征向量映射到变换后的VSM模型上再进行聚类,相对减小语义相关的特征向量间的语义距离,从而提高了文本聚类的召回率与查准率,并使得聚类的结果更加语义化。本文也通过理论分析和实验验证了所提出算法与方法的有效性和正确性。本文在文章最后对所做的工作做出了合理评价,并对文本聚类领域未来的发展做出了展望。