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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
赵万磊; 王永吉; 张学杰; 李娟
2005
发表期刊计算机应用
ISSN1001-9081
卷号25期号:9页码:2037-2040
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。
收录类别wanfang,cnki,cscd
关键词优化 文本聚类 K平均 Optimize Document Clustering K-means
部门归属互联网软件技术实验室
语种中文
内容类型期刊论文
URI标识http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/3282
专题互联网软件技术实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
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,2005,25(9):2037-2040.
APA 赵万磊,王永吉,张学杰,&李娟.(2005).一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法.计算机应用,25(9),2037-2040.
MLA 赵万磊,et al."一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法".计算机应用 25.9(2005):2037-2040.
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