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一种基于模糊加权的改进文本聚类方法

An Improved Text Clustering Method Based on Fuzzy Weighting
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摘要 首先提出了一种优化初始中心点方法用以解决聚类的局部最优问题.同时通过样本的模糊加权减少边缘噪音数据对聚类效率的影响.文本聚类试验表明,该模糊文本聚类算法取得较好的聚类效果. This paper proposes a new way that selects initial cluster center in order to solve the partially most superior phenomenon.By using the fuzzy weighting on the samples,this improved method decreases the influence that the k-means algorithm is very sensitive to the isolated point.Lastly,we have a test about text clustering and the result shows that this method obtains good clustering effect.
出处 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第9期39-42,共4页 Microelectronics & Computer
基金 国家自然科学基金项目(71071161)
关键词 K-MEANS算法 模糊聚类 文本聚类 模糊加权 k-means algorithm fuzzy clustering text clustering fuzzy weighting
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