| 基于图划分的谱聚类算法在文本挖掘中应用 |
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| 引用本文： | 沈亚田,沈夏炯,张磊.基于图划分的谱聚类算法在文本挖掘中应用[J].计算机技术与发展,2009,19(5). |
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| 作者姓名： | 沈亚田 沈夏炯 张磊 |
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| 作者单位： | 河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475001 |
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| 摘 要： | 传统文本挖掘算法都是建立在凸球形的样本空间上,当样本空间不为凸时,算法就陷入"局部"最优.为了满足"全局"最优,引进了无向图结构表示文档之间的相似关系,由无向图建立文档之间的相邻接矩阵,谱聚类算法是通过对邻接矩阵进行分析,导出聚类对象的新特征,利用新的特征对原数据进行聚类.通过实验对该算法和其他的文本挖掘的算法进行分析比较,实验结果表明该算法聚类效果比传统数据挖掘方法好.最后指出谱聚类的不足和进一步的研究方向.
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| 关 键 词： | 谱聚类 邻接矩阵 文本挖掘 正则割 Laplancian矩阵 |
Application of Spectral Cluster Algorithm Based on Graph Partition in Text Mining |
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| SHEN Ya-tian,SHEN Xia-jiong,ZHANG Lei.Application of Spectral Cluster Algorithm Based on Graph Partition in Text Mining[J].Computer Technology and Development,2009,19(5). |
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| Authors: | SHEN Ya-tian SHEN Xia-jiong ZHANG Lei |
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