#single-pass-clustering-for-chinese-text 在话题(主题)聚类中，Single-pass聚类算法比K-means算法更为有效。Single-pass聚类算法不需要指定类目数量，通过设定相似度阈值可以控制聚类团簇的大小。

Single-pass聚类算法，是一种增量聚类算法，每篇文本只需要流过算法一次，所以被称为single-pass，效率高于K-means或KNN等算法。

single-pass算法顺序处理文本，以第一篇文档为种子，建立一个新话题。之后的文档计算与已有话题的相似度，将该文档加入到与它相似度最大的且大于一定阈值的话题中。如果与所有已有话题相似度都小于阈值，则以该文档为聚类种子，建立新的话题类别。其算法流程如下：

(1) 以第一篇文档为种子，建立一个话题；

(2) 将文档D向量化，可以采用VSM(vector space model)或doc2vec等算法

(3) 将文档D与已有的所有话题均做相似度计算；

(4) 找出与文档D有最大相似度的已有话题；

(5) 若相似度值大于阈值thres，则把文档D加入到有最大相似度的话题中，跳转至（7）；

(6) 若相似度值小于阈值thres， 则文档D不属于任一已有话题， 需创建新的话题类别，同时将当前文本归属到新创建的话题类别中；

(7) 聚类结束，等待下一篇文档。