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谱聚类方法的应用已经开始从图像分割领域扩展到文本挖掘领域中,并取得了一定的成果。在自动确定聚类数目的基础上,结合模糊理论与谱聚类算法,提出了一种应用在多文本聚类中的模糊聚类算法,该算法主要描述了如何实现单个文本同时属于多个文本类的模糊谱聚类方法。实验仿真结果表明该算法具有很好的聚类效果。 相似文献
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基于聚类特性的大规模文本聚类算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
一、引言随着Internet的飞速发展,人们能从网上得到更多的信息,但过多的信息常常会导致信息迷失。将信息进行分类是帮助信息利用的有效方法,聚类则是文本类别划分时常用的技术,其特点是不需训练集即可从给定的文本集合中找到聚类划分。已有的聚类方法大多是针对小规模数据的,当计算资源和时间受到限制时,原有的大部分方法已不能满足要求,需要能够处理大规模数据的算法。标准k均值方法是比较基本也是很常用的一种聚类方法,其计算复杂度与模式数量成线性关系,这使其具有处理大规模数据的可能。k均值方法本质上是一种选代的方法,当数据不能一次全部读入内存时,则需和磁盘进行多次数据交换,并且这种交换相应于迭代次数要反复多次,这无疑需要花费大量的I/O时间。 相似文献
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基于PAT-array和模糊聚类的文本聚类方法 总被引:5,自引:0,他引:5
阐述了基于后缀树的文本聚类(STC)算法,对其所存在的缺陷进行了分析,并在此基础上提出了采用PAT-array和模糊聚类相结合的方法对其进行的改进,以提高聚类的质量。 相似文献
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文本聚类是聚类的一个重要的研究方向,是聚类在文本处理领域的重要应用.但是,传统的聚类算法在文本聚类应用中的表现并不能让人满意.文中将一种新的聚类算法--Chameleon算法引入中文文本聚类领域中.在构建中文文本聚类模型的基础上结合了分词、文本向量化等技术进行了相关实验.实验的结果表明Chameleon算法可以应用在中文文本聚类领域中,同时也解决了传统算法在聚类形状发现方面的不足.相关实验说明了这种算法在中文文本聚类领域应用中的有效性和实用性. 相似文献
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吕小刚 《电脑编程技巧与维护》2014,(24):33-35
K-means算法是数据挖掘中非常经典的算法。通过数据之间内在关联性将同类数据组合在一起,这对于大量混乱的数据进行资源整合具有非常重要的意义。就K-means聚类算法在文本处理领域的应用展开研究,分析在文本聚类过程中数据的处理流程,涉及文本中特征项的选取、文本的预处理操作、文本的结构化表示和文本之间相似度计算等步骤。 相似文献
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文本聚类在信息过滤和网页分类等方面有着较好的应用,可是它面临数据维数很高的难点.由于维度很高,使得经典的聚类算法难以有效处理.针对这个问题给出了一种快速鲁棒的映射聚类算法,其中利用关联规则查询簇的相关维,然后使用相关维进行进一步的分析.实验结果说明了该算法具有速度快以及较好的鲁棒性等特点,可以应用在文本聚类中. 相似文献
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针对标题文本聚类中的聚类结果不稳定问题,提出一种基于聚类融合的标题文本聚类方法。该方法对标题文本的特征词进行筛选,将标题文本转化为特征词集合;提出基于统计和语义的相似度计算方法,计算特征词集合间的相似度;引入基于共协矩阵的聚类融合算法,得出聚类结果。实验结果表明,和传统聚类算法相比,该方法提升了标题文本聚类的稳定性。 相似文献
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为了将语义信息用于文本聚类和有效地进行特征选择,文中提出一种基于协同聚类的两阶段文本聚类方法.该方法分别对文档和特征进行聚类从而得到特征与主题之间的语义关联关系.然后利用此关系来相互调整彼此的聚类结果.实验结果表明,利用特征与主题之间的语义关联关系能有效提高聚类效果. 相似文献
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跨语言文档聚类主要是将跨语言文档按照内容或者话题组织为不同的类簇。该文通过采用跨语言词相似度计算将单语广义向量空间模型(Generalized Vector Space Model, GVSM)拓展到跨语言文档表示中,即跨语言广义空间向量模型(Cross-Lingual Generalized Vector Space Model,CLGVSM),并且比较了不同相似度在文档聚类下的性能。同时提出了适用于GVSM的特征选择算法。实验证明,采用SOCPMI词汇相似度度量算法构造GVSM时,跨语言文档聚类的性能优于LSA。 相似文献
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许伟佳 《数字社区&智能家居》2009,5(9):7281-7283,7286
文档聚类在Web文本挖掘中占有重要地位.是聚类分析在文本处理领域的应用。文章介绍了基于向量空间模型的文本表示方法,分析并优化了向量空间模型中特征词条权重的评价函数,使基于距离的相似性度量更为准确。重点分析了Web文档聚类中普遍使用的基于划分的k-means算法.对于k-means算法随机选取初始聚类中心的缺陷.详细介绍了采用基于最大最小距离法的原则,结合抽样技术思想,来稳定初始聚类中心的选取,改善聚类结果。 相似文献
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许伟佳 《数字社区&智能家居》2009,(25)
文档聚类在Web文本挖掘中占有重要地位,是聚类分析在文本处理领域的应用。文章介绍了基于向量空间模型的文本表示方法,分析并优化了向量空间模型中特征词条权重的评价函数,使基于距离的相似性度量更为准确。重点分析了Web文档聚类中普遍使用的基于划分的k-means算法,对于k-means算法随机选取初始聚类中心的缺陷,详细介绍了采用基于最大最小距离法的原则,结合抽样技术思想,来稳定初始聚类中心的选取,改善聚类结果。 相似文献
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一种结合主动学习的半监督文档聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题.由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons-DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法. 相似文献
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一种基于改进的自组织特征映射网络的文档聚类方法 总被引:2,自引:0,他引:2
采用标准的自组织特征映射(Self—OrganizingFeatureMap)网络进行文档分类时存在着收敛速度慢、不同的初始条件及学习样本输入顺序影响学习过程和学习结果等缺点。针对这种情况,论文提出了一种改进的自组织特征映射网络文档分类方法,即采用自适应的方法建立网络拓扑结构,利用输入训练样本来确定网络中的连接权值,综合系统能量函数和训练次数作为判断网络的学习结束标准,并且取得了比较好的实验结果。 相似文献
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