一种改进的k—means中文文本聚类算法

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: 一种改进的k—means中文文本聚类算法 一种改进的k—means中文文本聚类算法
评级：0 浏览量：164 收藏量：1 资源大小：178KB 上传时间：2010-04-12

: 计算机研究 -中文文本聚类算法分析与研究.pdf 3. K-means 算法：是一种常用的文本聚类算法，能够将文本分成多个类别。 4. Chameleon 算法：是一种基于密度的文本聚类算法，能够自动确定聚类的个数。 5. K-C 算法：是一种基于矢量空间模型的文本聚类算法，能够...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：637KB 上传时间：2022-07-05

: K均值聚类即K-Means算法详解PPT K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，主要用于将数据点分组成不同的簇，以便更好地理解数据的结构和特征。在这里，我们将详细介绍K-Means聚类算法的原理、步骤和应用。一、聚类算法概述聚类是一种无监督...
评级：0 浏览量：677 收藏量：3 资源大小：2.06MB 上传时间：2023-04-13

: 论文研究-最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究.pdf 为了解决K-means算法所存在的以上问题，提出了最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法。该算法基于这样的事实：距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类，构造了一种将文本...
评级：0 浏览量：391 收藏量：2 资源大小：985KB 上传时间：2019-07-22

: k-means聚类算法.docx K-Means聚类算法是一种无监督学习算法，它试图将数据集中的样本划分为K个不相交的子集（即簇），使得每个簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means算法因其简单、高效且易于实现而广受欢迎，被...
评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2024-05-30

: 论文:一种改进的k_means中文文本聚类算法论文:一种改进的k_means中文文本聚类算法 pdf文档
评级：5 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：87KB 上传时间：2009-06-08

: 论文研究-基于增强蜂群优化与K-means的文本聚类算法.pdf 针对文本数据维度较高、空间分布稀疏及其聚类效果不佳的问题，提出一种基于增强蜂群优化搜索与K-means的高效文本聚类算法。首先为蜂群算法引入公平操作与克隆操作来提高全局搜索的能力，公平操作提高了样本多样性，...
评级：0 浏览量：167 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法.pdf 传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感，结果有可能收敛于一般次优解，为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略，根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：835KB 上传时间：2019-07-22

: Python——K-means聚类分析及其结果可视化 K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。 1 聚类算法 科学计算中的聚类方法方法名称参数可伸缩性用例几何形状（使用的指标） K-Means number of ...
评级：0 浏览量：28540 收藏量：22 资源大小：95KB 上传时间：2020-12-21

: 基于K-means算法的最佳聚类数研究针对聚类算法在实现的过程中需要预先设定最终聚类数目的问题，提出了基于同类全部样本的类内紧密度和类间离差度的一种新聚类有效性指标，通过该指标能够有效地确定数据集的最佳聚类簇数。在确定最佳聚类数的过程中...
评级：0 浏览量：1322 收藏量：1 资源大小：1.47MB 上传时间：2021-01-12

: 文本谱聚类算法研究设计了一种文本聚类谱算法，首先构建文本相似度矩阵并进而得到拉普拉斯矩阵，随后对其进行特征值分解获得前k个最小特征向量，最后使用K均值算法（K-means）获得k个文本簇。在真实文本数据集上进行了实验，与超球K...
评级：0 浏览量：136 收藏量：2 资源大小：593KB 上传时间：2021-04-16

: 论文研究-一种用于微博聚类的K-means改进算法 .pdf 一种用于微博聚类的K-means改进算法，张帅，，随着信息技术的不断发展，出现了许多新型的信息媒介，微博就是其中之一。由于微博所具有的许多特性，对微博内容分析挖掘的重要性
评级：0 浏览量：270 收藏量：1 资源大小：318KB 上传时间：2019-08-15

: 论文研究-结合语义改进的K-means短文本聚类算法.pdf 针对短文本聚类存在的三个主要挑战，特征关键词的稀疏性、高维空间处理的复杂性和簇的可理解性，提出了一种结合语义改进的K-means短文本聚类算法。该算法通过词语集合表示短文本，缓解了短文本特征关键词的稀疏性...
评级：0 浏览量：243 收藏量：1 资源大小：650KB 上传时间：2019-09-08

: 改进K-Means算法在文本聚类中的应用提高K一Means算法聚类的准确性，快速发现好的聚类簇，得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法。本文对K一Means算法做了两点重要改进，实验表明改进后的算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果。同时，为了...
评级：4 浏览量：289 收藏量：3 资源大小：4.04MB 上传时间：2009-01-20

: 一种基于谱分割的短文本聚类算法 针对该问题,提出一种以谱聚类理论作支撑,基于谱分割准则RMcut的新聚类算法。依据谱聚类理论,将短文本集合构建成一张带权无向图,并计算得到文档-文档的相似度矩阵,为聚类算法提供信息。不断迭代地用2-way方式划分该图...
评级：0 浏览量：137 收藏量：2 资源大小：1.24MB 上传时间：2021-02-26

: 一种基于属性加权的快速聚类算法.pdf 一种基于属性加权的快速聚类算法 本文主要介绍一种基于属性加权的快速聚类算法，旨在解决传统聚类算法对数据属性特征的忽视问题。该算法结合K-means方法，定义了一个反映属性特征差异的离散度函数对属性特征进行...
评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：2.44MB 上传时间：2022-12-15

: 论文研究-基于相对密度的多耦合文本聚类算法.pdf 针对现有的空间向量模型在进行文本表示时忽略词条的位置和词条间关系的问题，提出了一种基于相对...实验结果表明，与改进的K-means文本聚类和改进的DBSCAN文本聚类算法相比，本算法在文本聚类中更高效、聚类质量更优。
评级：0 浏览量：128 收藏量：1 资源大小：960KB 上传时间：2019-07-22

: 数据分析与数据挖掘算法 kmeans算法介绍 K-均值与层次聚类算法 英文版共24页.pdf K-means 算法是数据挖掘和机器学习中的一种常用算法，用于对数据进行聚类分析。该算法的主要思想是将数据点分配到离他们最近的簇中心点上，以便更好地理解数据的结构和模式。 K-means 算法的主要步骤包括： 1. ...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：437KB 上传时间：2022-06-19

: 人工智能-项目实践-聚类-针对中文的话题（主题）聚类，采用single pass聚类算法.zip Single-pass聚类算法，是一种增量聚类算法，每篇文本只需要流过算法一次，所以被称为single-pass，效率高于K-means或KNN等算法。 single-pass算法顺序处理文本，以第一篇文档为种子，建立一个新话题。之后的文档...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2023-12-23

: 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码.doc 2. 模糊C-均值聚类算法（Fuzzy C-Means Algorithm）：是一种基于模糊集理论的聚类算法，能够处理非线性关系和高维数据。 3. 局部极小点（Local Optimum）：是指在优化问题中，算法可能收敛于局部最优解，而不是全局...
评级：5 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：25KB 上传时间：2022-05-07

: 文本聚类中的改进特征权重算法* (2012年) 本文提出了一种新的基于词频和文档频率的特征...然后运用k-means算法进行聚类实验．结果表明，改进后的权重算法ETFC比现有的权重算法TFIDF和TFC在聚类纯度和算法的稳定性方面均有较大提高，从而表明改进策略是可行的．
评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：282KB 上传时间：2021-05-18

: 论文研究-基于词条属性聚类的文本特征选择算法.pdf 然后通过改进的K-means聚类算法对词条特征模型进行多次聚类完成文本特征选择。实验结果表明，与传统特征选择算法相比，该算法在获得较好维数约减率的同时提高了所选特征词的文本表征能力，能有效适用于文本聚类任务...
评级：0 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：1.16MB 上传时间：2019-07-22

: 计算机研究 -基于VSM模型及N-KMEANS算法的文本聚类.pdf 基于VSM模型及N-KMEANS算法的文本聚类是计算机研究领域中的一种重要技术。文本聚类是指将文本数据分为多个类别，以便更好地理解和处理文本信息。VSM（Vector Space Model）是一种常用的文本表示模型，将文本转换为...
评级：0 浏览量：80 收藏量：1 资源大小：3.34MB 上传时间：2022-06-26

: k-means聚类算法及matlab代码-CS205_final_project:使用OpenMP，MPI和CUDA进行并行集群 k-means聚类算法及matlab代码目录介绍 K-均值聚类是一种简单且可扩展的聚类方法，它以一种客观的方式将观察结果划分为k个聚类。它具有非常广泛的应用，例如图像分割，零售产品分类（Kusrini，2015），温室气体排放...
评级：0 浏览量：349 收藏量：2 资源大小：54.51MB 上传时间：2021-05-21

: c均值聚类算法matlab代码-iqm:逆量化的k均值 iqm代表反向量化的k均值（IQ-means），并实现了一种用于快速近似聚类的方法。执照 iqm拥有2句BSD许可证。请参阅文件以获取完整的许可证文本。目录结构 iqm主要由Matlab .m文件组成，但还包括许多.cpp文件，这些...
评级：0 浏览量：335 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2021-05-23

: K-means算法研究综述.pdf K-means算法是一种常用的聚类算法，在数据挖掘和机器学习领域中应用广泛。该算法的主要思想是将数据集分成多个簇，使得同一个簇内的数据点相似度尽可能大，而不同簇间的数据点相似度尽可能小。 K-means算法的优点...
评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：957KB 上传时间：2022-07-10

: trickl-cluster:包含聚类算法，包括k-means，k-medoids和一些基于内核的算法介绍这是一个Java库，提供了几种流行的集群算法。资料下载该库可以从下载为二进制或源程序包。也可以直接从Git存储库中检索源： git clone git@github.com:trickl/trickl-cluster.git 。特征Fuzzy C均值K均值K ...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：121KB 上传时间：2021-05-02

: 用C语言实现K_means算法.doc 用 C 语言实现 KMeans 算法 KMeans 算法是一种常用的无监督机器学习算法，用于对数据进行聚类。该算法的主要思想是将数据...KMeans 算法是一种简单而有效的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理和文本挖掘等领域。
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：51KB 上传时间：2022-05-07

: 基于新型聚类算法IncreaseK-Means的Blog相似度分析 (2009年) 针对现有聚类算法K-均值存在事先指定聚类类数及仿射传播存在计算复杂度偏高的缺陷，提出了一种新型的聚类算法IncreaseK-Means，并将其应用到Blog内容的相似度聚类分析中，较好地满足了社区发现和话题跟踪的需求,仿真...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：283KB 上传时间：2021-05-31

: 论文研究-基于余弦距离选取初始簇中心的文本聚类研究.pdf means改进方法无法适用的问题，对余弦相似度与欧氏距离的关系进行探讨，得到标准向量前提下二者的转化公式，并在此基础上定义一种与欧氏距离意义相近关系紧密的余弦距离，使原有基于欧氏距离的K-means改进方法可通过...
评级：0 浏览量：321 收藏量：0 资源大小：622KB 上传时间：2019-09-07

: 基于聚类与深度学习的自监督文本摘要方法.pdf 该方法首先使用 Bert 预训练语言模型获取文本的句嵌入向量，然后使用 K-Means 聚类算法对句嵌入进行聚类，选择最接近质心的句子作为初始摘要。接着，引入基于 GPT-2 语言模型的深度学习算法对初始摘要进行再训练，...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：898KB 上传时间：2021-08-18

: 基于Word2Vec词嵌入和聚类模型的安全生产事故文本案例分类并结合安全生产事故案例分类的数据特点, 通过基于半监督学习的聚类模型算法, 根据事故性质的认定特点, 提出了一种优化初始聚类中心的算法, 并利用K-means聚类算法实现安全事故文本案例的分类. 实验表明该方法较好...
评级：0 浏览量：346 收藏量：0 资源大小：1017KB 上传时间：2021-05-06

: 基于Hadoop的灰狼优化K-means算法在主题发现的研究.docx 2. K-means算法：是一种常用的聚类算法，通过不断的迭代计算数据点之间的距离，直至达到迭代次数或中心点不变，以确定聚类中心和分类结果。 3. 灰狼优化算法（GWO）：是一种仿生优化算法，模拟了狼群的社会行为和...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：224KB 上传时间：2022-12-01

: 基于 word2vec 计算文本相似度的话题聚类研究本文设计并实现了一个微博交通内容的热门话题发现及文本聚类系统，便于及时捕获出微博中的交通话题，有助于更快速准确地对交通事件做出预判和决策。为了能在聚类中更准确地对文本进行相似度计算，本文采用 word2...
评级：3 浏览量：3642 收藏量：8 资源大小：976KB 上传时间：2017-11-02

: 基于卷积神经网络和K-means的中文新闻事件检测与主题提取.pdf K-means算法是一种常用的聚类算法，可以将文本特征聚类成不同的簇，以检测潜在的新闻事件。该算法可以解决传统方法中存在的事件触发词相关性高时误判为同一事件的问题。实验结果表明，该方法构建的模型准确率和...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：1.32MB 上传时间：2021-09-25

: 基于特征融合的K-means微博话题发现模型针对传统话题检测方法在微博短文本上存在高维稀疏的缺陷，提出了一种基于特征融合的K-means微博话题发现模型。为了更好地表达微博话题的语义信息，使用在句子中共现的词对向量模型（Biterm_VSM）代替传统的向量空间...
评级：0 浏览量：193 收藏量：0 资源大小：490KB 上传时间：2020-10-15

: 基于Python的中文本关键词抽取源码(分别使用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法).zip 测试数据集可采集多个分类的长文本，与之对应的聚类算法KMeans()函数中的n_clusters参数就应当设置成分类的个数；根据文档的分词结果，去除掉所有文档中都包含某一出现频次超过指定阈值的词语；等等。各位可根据自己...
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: 关键字提取算法.doc 在这个示例代码中，我们使用了 K-means 算法来对文档进行聚类，然后对每个聚类中的文档提取两个关键词。我们使用了 TF-IDF 算法来计算每个词语的权重，然后选择权重最高的两个词语作为关键词。 TF-IDF 算法的优点是...
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: 数据挖掘概念与技术 CHAPTER7聚类分析.ppt 不同的数据类型需要不同的距离函数和聚类算法。主要聚类方法分类聚类方法可以分为划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的聚类方法等。每种方法都有其特点和应用场景。划分方法...
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: 基于聚类分析的网络舆情监控系统的设计 (2011年) 针对网络舆情挖掘研究中存在的问题,提出了一种K- means改进算法,实现Web挖掘基础上的文本聚类与主题发现。方法构建一个基于聚类分析的网络舆情监控系统,并详细介绍系统各个模块用到的关键技术;提出了一种K- means...
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: 机器学习十大算法.pdf K 均值是一种无监督学习算法，用于聚类分析。该算法通过将数据点分配到K个簇中，以便于数据挖掘和数据分析。K 均值广泛应用于客户细分、市场研究、生物信息学等领域。 8. 随机森林（Random Forest）随机森林是一...
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