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数学建模-K-Means算法研究及在文本聚类中的应用.zip
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改进k-Means算法在文本聚类中的应用
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本文基于密度的概念,对每个点(文本)按密度大小排序,通过自适应选择最佳密度半径来确定最大的点密度,选择密度较大且合理的点作为聚类的初始中心店,从而优化中心点的选择,使k-means算法有个好的起点。
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摘刁石3七 随着Intemet的大规模普及和企业信息化程度的提高,无结构(如HTML和纯文本文 件)或半结构(如XML数据)化的文本数据正在以惊人的速度增长,文本数据的管理和分 析就变得空前重要。聚类技术作为文本信息挖掘技术中的核心技术之一,其目标是将文 档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大,而不同簇之间的相 似度尽可能的小。 自20世纪50年代以来,人们提出了多种聚类算法,
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