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题名:
一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法
其他题名: variant of k-means algorithm for document clustering: optimization initial centers
作者: 赵万磊 ; 王永吉 ; 张学杰 ; 李娟
关键词: 优化 ; 文本聚类 ; K平均 ; optimize ; document clustering ; K-means
刊名: 计算机应用
发表日期: 2005
卷: 25, 期:9, 页:2037-2040
收录类别: wanfang,cnki,cscd
部门归属: 互联网软件技术实验室
摘要: 文本聚类在信息过滤,网页分类中有着很好的应用。但它面临数据量大,特征维度高的难点。由于K平均算法易于实现,对数据依赖度底,在文本聚类中得到应用。然而,传统K平均以及它的变种会产生有较大波动的聚类结果。因此对K平均算法进行了改进,通过优化聚类初始中心的选择,得到一种适合对文本数据聚类分析的改进算法。大量实验显示,该算法可以生成质量较高而且聚类质量波动性较小的结果。
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/3282
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赵万磊,王永吉,张学杰,等. 一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法[J]. 计算机应用,2005-01-01,25(9):2037-2040.
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