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      優(yōu)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(shù)據(jù)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(shù)；并提出一種新的優(yōu)化初始聚類中心的算法，即根據(jù)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(yōu)化初始聚類中心的算法能降低計算復(fù)雜度，增強結(jié)果的穩(wěn)定性，并產(chǎn)生質(zhì)量較高的聚類結(jié)果。
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