| 基于奇异值分解法的二元矩阵聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 侯磊,刘培强,肖进杰.基于奇异值分解法的二元矩阵聚类算法研究[J].计算机安全,2014(11). |
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| 作者姓名： | 侯磊 刘培强 肖进杰 |
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| 作者单位： | 山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014;山东工商学院计算机科学与技术学院,山东烟台264005 |
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| 基金项目： | 感谢山东省自然科学基金，烟台市科技发展计划，山东省高等学校科技计划，山东省科学技术发展计划(软科学)(2013RKB01127)等项目和山东省高校智能信息处理重点实验室 |
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| 摘 要： | 文献检索时通常会用到LSI(Latent Semantic Indexing)算法.针对算法中返回值受阈值大小影响的问题,对算法中由奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)得到的左、右奇异值矩阵,用k-means算法对其进行聚类,提出了LSI改进算法.实验结果表明,与传统的LSI方法相比,改进算法在提供k-means算法分类的维度时获得了更好的性能,证明了算法的有效性.
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| 关 键 词： | LSI算法 奇异值分解 k-means算法 矩阵 双向聚类 |
Based on Singular Value Decomposition Method of Binary Matrix Clustering Algorithm Research |
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| HOU Lei,LIU Pei-qiang,XIAO Jin-jie.Based on Singular Value Decomposition Method of Binary Matrix Clustering Algorithm Research[J].Network & Computer Security,2014(11). |
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| Authors: | HOU Lei LIU Pei-qiang XIAO Jin-jie |
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