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1.
当前,Web文本聚类主要存在三个挑战:数据规模海量性、高雏空间处理复杂性和聚类结果的可理解性。针对上述挑战,本文提出了一个基于top-k频繁词集和k-means的混合聚类算法topHDC。该算法在生成初始聚簇时避免了高维空间向量处理,k个频繁词集对聚类结果提供了可理解的解释。topHDC避免了已有算法中聚类结果受文档长度干扰的问题。在两个公共数据集上的实验证明,topHDC算法在聚类质量和运行效率上明显优于另外两个具有代表性的聚类算法。 相似文献
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针对短消息文本聚类,设计基于频繁词集和Ant-Tree的混合聚类方法。该算法利用基于频繁词集聚类算法处理文本数据的效率优势,生成初始聚簇,计算轮廓系数消除重叠文档,在此基础上再通过Ant-Tree算法继续精化,最终得到高质量的结果输出。而且聚类结果保留了描述信息和树状层级结构,提供了更广阔的应用。 相似文献
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针对大规模文本聚类中对聚类算法执行效率的要求,提出了一个内容相关的纵向数据划分策略FTDV,并基于该策略提出了数据划分优化的并行DVP k-means算法,提高了常规并行k-means算法的并行化程度,达到了优化算法执行效率的目的。在实验中,与常规并行k-means算法和基于关键方向分解的PDDP k-means算法进行比较,DVP k-means具有更好的并行性和对数据规模的适应性,且可以生成更高质量的聚簇。 相似文献
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在处理海量数据集时,由于单台计算机的处理能力有限,利用传统的聚类算法难以在有效的时间内获得聚类结果。在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,提出一种并行聚类算法。理论和实验结果证明该算法具有接近线性的加速比,能够有效地处理大规模的数据集。 相似文献
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针对传统的聚类集成算法难以高效地处理海量数据的聚类分析问题,提出一种基于MapReduce的并行FCM聚类集成算法。算法利用随机初始聚心来获取具有差异化的聚类成员,通过建立聚类成员簇间OVERLAP矩阵来寻找逻辑等价簇,最后利用投票法共享聚类成员中数据对象的分类情况得出最终的聚类结果。实验证明,该算法具有良好的精确度,加速比和扩展性,具有处理较大规模数据集的能力。 相似文献
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王秀华 《数字社区&智能家居》2013,(18):4299-4302
针对传统k-均值聚类方法不能有效处理海量数据聚类的问题,该文提出一种基于并行计算的加速k-均值聚类(K-means clustering based on parallel computing,Pk-means)方法。该方法首先将海量的聚类样本随机划分为多个独立同分布的聚类工作集,并在每个工作集上并行进行传统k-均值聚类,并得到相应的聚类中心和半径,通过衡量不同子集聚类结果的关系,对每个工作集中聚类得到的子类进行合并,并对特殊数据进行二次归并以校正聚类结果,从而有效处理海量数据的聚类问题。实验结果表明,Pk_means方法在大规模数据集上在保持聚类效果的同时大幅度提高了聚类效率。 相似文献
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基于频繁词集聚类的海量短文分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
信息技术的飞速发展造成了大量的文本数据累积,其中很大一部分是短文本数据.文本分类技术对于从这些海量短文中自动获取知识具有重要意义.但是对于关键词出现次数少的短文,现有的一般文本挖掘算法很难得到可接受的准确度.一些基于语义的分类方法获得了较好的准确度但又由于其低效性而无法适用于海量数据.针对这个问题提出了一个新颖的基于频繁词集聚类的短文分类算法.该算法使用频繁词集聚类来压缩数据,并使用语义信息进行分类.实验表明该算法在对海量短文进行分类时,其准确度和性能超过其它的算法. 相似文献