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刘金岭 《计算机工程与设计》2010,31(9)
分析了聚类数目的确定对大样本数据聚类效果的影响,对目前聚类质量衡量指标的几个主要流行观点进行了剖析.利用文本相似度的概念对文本语义最佳聚类数问题进行了研究,提出了一种基于聚类过程的丈本最佳聚类数算法CTBP,其主要思想是在文本向量集的每个文本向量中抽取出一个词汇,按相似度有序排列,用增量逐层划分以得到最优划分所对应的簇类数.这样通过扫描一遍数据就可以获得多个统计信息,最后求出最优解.实验结果表明了该算法的高质量和高效率. 相似文献
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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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提出一种基于语义概念的海量中文短信文本聚类方法。该方法从短信文本出发,利用《现代汉语语义分类词典》的级类主题词,在短信文本向量集中提取概念元组,形成表示聚类结果的高层概念,基于这些高层概念进行样本划分,从而完成整个聚类过程。实验结果表明,该聚类算法有较好的聚类结果且执行效率较高。 相似文献
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确定数据集的最佳聚类数是聚类研究中的一个重要难题。为了更有效地确定数据集的最佳聚类数,该文提出了通过改进K-means算法并结合一个不依赖于具体算法的有效性指标Q(c)对数据集的最佳聚类数进行确定的方法。理论分析和实验结果证明了该方法具有良好的性能和有效性。 相似文献
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刘金岭 《计算机工程与应用》2009,45(34):144-146
给出的算法思想是首先计算出中文短信的相似度,再通过使用Isomap方法得到短信在语义空间中的嵌入情况,然后将短信在低维嵌入上进行聚类分析。该算法克服了短信的传统聚类分析在表示层次上遇到的困难,也克服了词频统计法不能将内容意思相似的短信聚集在一起的缺点,实验表明该算法是行之有效的。 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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结合文本数据的语义相似度,给出一种基于语义密度文本数据聚类的方法。根据文本数据的特点,从一个随机选定的文本对象出发,向文本数据最为密集的区域扩张,组织成一个能反映语料结构的有序序列进行聚类。在处理噪声文本数据的过程中,利用有效结果重组策略来辅助噪声文本数据重新定位。实验结果表明,该方法具有良好的聚类性能。 相似文献
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根据中文短信文本分类的特点,提出同义概念归并、上下位概念的聚焦以及短信文本重点词汇的确定方法,利用主题句选取算法获取短信文本的主题,采用KNN算法将短信文本的主题进行分类。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高短信文本的分类速度。 相似文献
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基于免疫的中文网络短文本聚类算法 总被引:3,自引:0,他引:3
网络短文本聚类是网络内容安全的一种主要处理方法. 然而, 中文网络短文本固有的关键词词频低、存在大量变形词等特点, 使得难以直接使用现有面向长文本的聚类算法. 本文提出了一种面向中文网络短文本的基于免疫网络调节的聚类算法. 首先, 利用抽取的中文词语的N-gram片段的拼音序列来组成一个中文网络短文本的特征表示, 从而缓解关键词词频过低和存在变形词对聚类的影响; 然后, 将网络短文本集构建为一个动态网络, 利用免疫网络学习机制来自动发现网络短文本之间的内在关联, 获得合适的聚类结果. 测试实验表明, 相对于传统的聚类方法如K-means, 本文的算法能够得到更好的中文网络短文本聚类效果. 相似文献