一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法

赵万磊; 王永吉; 张学杰; 李娟

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一种优化初始中心点的K平均文本聚类算法

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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.

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来源
《计算机应用》 |2005年第9期|2037-2040|共4页
作者
赵万磊; 王永吉; 张学杰; 李娟;
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作者单位

云南大学;

信息学院;

云南;

昆明;

650091;

中国科学院;

软件研究所;

北京;

100080;

中国科学院;

软件研究所;

北京;

100080;

云南大学;

信息学院;

云南;

昆明;

650091;

中国科学院;

软件研究所;

北京;

100080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
优化; 文本聚类; K平均;

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