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基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法
被引量:
3
1
作者
邹雪君
谢珺
+1 位作者
任密蜂
续欣莹
《现代电子技术》
北大核心
2019年第7期162-166,共5页
传统K-medoids聚类算法随机选取初始聚类中心,存在迭代次数增加、聚类结果波动较大的问题,因此提出基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法。该算法定义了全覆盖平均粒度重要性的概念。首先对文本进行Single-Pass粗聚类,利用全覆盖粒...
传统K-medoids聚类算法随机选取初始聚类中心,存在迭代次数增加、聚类结果波动较大的问题,因此提出基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法。该算法定义了全覆盖平均粒度重要性的概念。首先对文本进行Single-Pass粗聚类,利用全覆盖粒度重要性和平均粒度重要性从粗聚类结果中产生初始聚类中心候选集,再基于密度和最大最小距离法则从候选集中选出初始聚类中心。通过实验验证,该算法的聚类迭代次数明显减小,聚类质量明显提高。
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关键词
文本聚类
K-medoids
全覆盖粒计算
Single-Pass
聚类中心
最大最小距离
密度
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职称材料
题名
基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法
被引量:
3
1
作者
邹雪君
谢珺
任密蜂
续欣莹
机构
太原理工大学
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第7期162-166,共5页
基金
山西省回国留学人员科研项目(2015-045
2013-033)~~
文摘
传统K-medoids聚类算法随机选取初始聚类中心,存在迭代次数增加、聚类结果波动较大的问题,因此提出基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法。该算法定义了全覆盖平均粒度重要性的概念。首先对文本进行Single-Pass粗聚类,利用全覆盖粒度重要性和平均粒度重要性从粗聚类结果中产生初始聚类中心候选集,再基于密度和最大最小距离法则从候选集中选出初始聚类中心。通过实验验证,该算法的聚类迭代次数明显减小,聚类质量明显提高。
关键词
文本聚类
K-medoids
全覆盖粒计算
Single-Pass
聚类中心
最大最小距离
密度
Keywords
text clustering
K-medoids
full covering GrC
Single-Pass
clustering center
max-min distance
density
分类号
TN911.1.34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法
邹雪君
谢珺
任密蜂
续欣莹
《现代电子技术》
北大核心
2019
3
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