现有的有向图聚类算法大多基于向量空间中节点间的近似线性关系假设，忽略了节点间存在的非线性相关性。针对该问题，提出一种基于核非负矩阵分解（KNMF）的有向图聚类算法。首先，引入核学习方法将有向图的邻接矩阵投影到核空间，并通过特定的正则项约束原空间及核空间中节点间的相似性。其次，提出了图正则化核非对称NMF算法的目标函数，并在非负约束条件下通过梯度下降方法推导出一个聚类算法。该算法在考虑节点连边的方向性的同时利用核学习方法建模节点间的非线性关系，从而准确地揭示有向图中潜在的结构信息。最后，在专利-引文网络（PCN）数据集上的实验结果表明，簇的数目为2时，和对比算法相比，所提算法将DB值和DQF值分别提高了约0.25和8%，取得了更好的聚类质量。

针对当前大多数典型软子空间聚类算法未能考虑簇类投影子空间的优化问题，提出一种新的软子空间聚类算法。该算法将最大化权重之间的差异性作为子空间优化的目标，并提出了一个量化公式。以此为基础设计了一个新的优化目标函数，在最小化簇内紧凑度的同时，优化每个簇所在的软子空间。通过数学推导得到了新的特征权重计算方法，并基于k-means算法框架定义了新聚类算法。实验结果表明，所提算法对子空间的优化降低了算法过早陷入局部最优的可能性，提高了算法的稳定性，并且具有良好的性能和聚类效果，适合用于高维数据聚类分析。

传统的n-gram文本特征提取方法会产生高维度的特征向量，高维数据不但增大了分类的难度，同时也会增加分类的时间。针对这一问题，提出了一种基于词性（POS）标注序列的特征提取方法，根据词性序列能够代表一类文本的这一个特点，利用词性序列组作为文本的特征以达到降低特征维度的效果。在实验中，词性序列特征提取方法比n-gram特征提取方法至少提高了9%的分类精度，降低4816个维度。实验结果表明，该方法能够适用于微博情感分类。