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R-means:以关联规则为簇中心的文本聚类
被引量:
3
1
作者
龙昊
冯剑琳
李曲
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第9期156-159,共4页
本文将k-means与关联规则(或频繁项目集)相结合,提出了一种新的文本聚类算法R-means。R-means算法以关联规则作为簇中心,通过类似于k-means的迭代优化得到最终的簇。因此R-means不仅继承了k-means的简单性,而且用关联规则产生的簇描述...
本文将k-means与关联规则(或频繁项目集)相结合,提出了一种新的文本聚类算法R-means。R-means算法以关联规则作为簇中心,通过类似于k-means的迭代优化得到最终的簇。因此R-means不仅继承了k-means的简单性,而且用关联规则产生的簇描述易于为人们所理解。在几个实际数据集上的实验表明该算法可以得到高精度和高性能。
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关键词
关联
规则
频繁项目集
簇中心
关联文本聚类
R-means算法
信息检索
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职称材料
题名
R-means:以关联规则为簇中心的文本聚类
被引量:
3
1
作者
龙昊
冯剑琳
李曲
机构
华中科技大学计算机科学与技术系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第9期156-159,共4页
基金
国家自然科学基金(编号6030303O)
重庆自然科学基金(编号8721)
文摘
本文将k-means与关联规则(或频繁项目集)相结合,提出了一种新的文本聚类算法R-means。R-means算法以关联规则作为簇中心,通过类似于k-means的迭代优化得到最终的簇。因此R-means不仅继承了k-means的简单性,而且用关联规则产生的簇描述易于为人们所理解。在几个实际数据集上的实验表明该算法可以得到高精度和高性能。
关键词
关联
规则
频繁项目集
簇中心
关联文本聚类
R-means算法
信息检索
Keywords
Association rules, Frequent itemset, Means of clusters, Associative text clustering
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
R-means:以关联规则为簇中心的文本聚类
龙昊
冯剑琳
李曲
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005
3
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