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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>優化初始值的K均值中文文本聚類

優化初始值的K均值中文文本聚類

2010-01-15 | rar | 223 | 次下載 | 2積分

資料介紹

文本聚類是中文文本挖掘中的一種重要分析方法。K 均值聚類算法是目前最為常用
的文本聚類算法之一。但此算法在處理高維、稀疏數據集等問題時存在一些不足,且對初始聚類中心敏感。本文針對這些不足,提出了用特征詞向量空間模型來降低向量的維數;并提出一種新的優化初始聚類中心的算法,即根據文章的特征詞選擇有代表性的初始聚類中心。實驗表明特征詞向量空間模型和優化初始聚類中心的算法能降低計算復雜度,增強結果的穩定性,并產生質量較高的聚類結果。
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