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文本聚类中的降维技术研究
引用本文:李彦平,张佳骥. 文本聚类中的降维技术研究[J]. 无线电工程, 2005, 35(6): 51-53,56
作者姓名:李彦平  张佳骥
作者单位:中国电子科技集团公司第54研究所,石家庄,050081
摘    要:
对文本聚类中的降维方法进行了深入研究。重点研究了基于概念空间的文本的降维技术在解决中文文本处理领域常见的同义、近义和缩略等问题中的应用,并结合hash变换法实现了对大规模文本的特征提取。然后,通过增量聚类算法实现了文本聚类。最后,用试验表明了降维的有效性, 即缩短了聚类计算时间,提高了聚类精度。

关 键 词:文本聚类  文本表示  向量空间模型  分词  降维  hash变换  概念空间

Feature Reduction for Document Clustering
Li yanping,zhang Jiaji. Feature Reduction for Document Clustering[J]. Radio Engineering of China, 2005, 35(6): 51-53,56
Authors:Li yanping  zhang Jiaji
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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