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Web文本聚类技术及聚类结果可视化研究 评分:

大连交大一位马同学的硕士论文。设计并实现了一个并行K-means聚类算法和Web文本聚类原型系统,可进行并行K-means算法的划分聚类和基于层次的组平均聚类。利用几 组Web文本数据集对基本的K-means算法和改进的算法以及基于层次的组平均算法进行试验和比较,验证改进算法的有效性。实验结果表明:并行K-means算法的聚类结果与串行算法相同,但执行效率得到了很大的提高。

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2010-09-27 上传 大小:1.58MB
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