《表2 词篇矩阵的聚类指标》

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《基于自然指数刊文数据对全球医学研究领域热点的探析》

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选择类内相似度ISim相对较大，且类间相似度ESim相对较小的聚类结果，最终确定聚类数目为10。gCLUTO结果给出每个聚类的相似性指标ISim（类内对象间平均相似度）与ESim（代表类间平均相似度）。ISim越大，ESim越小说明聚类结果将相似的类聚到一起，不同类间相似度较小，因此效果较好。如表2所示，第一列表示聚类分为10个类别，Size代表每个类别所含高频词的数量。本次聚类中ISim的值远大于ESim的值，说明聚类结果较好。此软件还给出了聚类特征：Descriptive Features（代表性特征）和Discriminating Features（区分性特征），来衡量聚类效果及作为类别标注的参考。表3中列出了类别中Descriptive与Discriminating指标值最大的前几篇文献，Descriptive的值表示该文献可以解释类内相似性的百分比，Discriminating的值解释该类与其他类间的相异性[18]。我们将代表性文章视为能够代表这一类特征的文献编号，区分性文章视为能区分于其他类的文献编号（编号可以在PubMed查找相对应的文献）。