标题中的“毕业设计”暗示这是一项学术项目，主要探讨了数据挖掘领域中的关键词聚类方法。关键词层次聚类和谱聚类是两种常见的无监督学习技术，用于将文本数据组织成有结构的分类体系。WordNet则是一个广泛使用的词汇网络数据库，常用于自然语言处理任务。以下是这些概念的详细解释：
1. **层次聚类（Hierarchical Clustering）**：层次聚类是一种将数据集中的对象逐步合并或分裂成不同层次的集群的方法。它可以分为凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。在凝聚型层次聚类中，每个对象最初被视为独立的集群，然后逐步合并成更大的集群；相反，分裂型层次聚类从整个数据集开始，然后逐渐分割成更小的集群。层次聚类提供了树状结构（称为 dendrogram），有助于直观理解数据的层次结构。
2. **谱聚类（Spectral Clustering）**：谱聚类是基于图论的方法，通过分析数据的相似性矩阵构建图，然后寻找图的最优切割，以划分数据为不同的集群。它利用拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来对数据进行降维，然后再应用传统的聚类算法如K均值。谱聚类尤其适合处理非凸形状的集群和高维数据。
3. **WordNet**：WordNet是由普林斯顿大学开发的一个英语词汇数据库，它将单词组织成一个由同义词集（Synset）构成的网络，每个Synset代表一个语义概念。WordNet提供丰富的词汇关系，如同义关系、上下位关系、反义关系等，广泛应用于自然语言处理任务，如语义解析、机器翻译和情感分析。
在这个毕业设计中，可能的实施步骤包括：
1. 数据预处理：清洗文本，去除停用词，词干化，构建词频矩阵。
2. 特征提取：可能使用TF-IDF（词频-逆文档频率）或其他方法来表示每个文本。
3. 构建相似性矩阵：基于特征表示计算文本之间的相似度。
4. 应用层次聚类：使用凝聚型或分裂型层次聚类算法创建集群结构。
5. 使用谱聚类：对相似性矩阵进行谱分析，找到最佳的集群分割。
6. 结合WordNet：可能将聚类结果与WordNet的词汇关系结合，优化聚类的语义一致性。
7. 评估与可视化：通过内部或外部评估指标（如Silhouette系数）检查聚类质量，并使用dendrogram等工具展示结果。
这个项目对于理解文本数据的聚类方法及其在实际问题中的应用具有重要的教育价值，同时也展示了如何将这些方法与词汇知识库相结合，提高聚类的语义意义。
