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基于信息粒度的文本聚类算法 被引量:2
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作者 赵亚琴 邹红艳 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第22期5171-5174,共4页
根据文本对象数据的高维性,稀疏性的特点,提出一种基于信息粒度原理的文本聚类方法。首先在给出文本的稀疏特征,文本的稀疏特征向量,文本的稀疏相似度,等价关系隶属度,广义的等价关系等定义的基础上,利用信息粒度原理生成初始聚类,然后... 根据文本对象数据的高维性,稀疏性的特点,提出一种基于信息粒度原理的文本聚类方法。首先在给出文本的稀疏特征,文本的稀疏特征向量,文本的稀疏相似度,等价关系隶属度,广义的等价关系等定义的基础上,利用信息粒度原理生成初始聚类,然后提出并理论推导类间相似度的计算方法,进行类的归并。该算法聚类过程不依赖于输入样本的排列顺序,文本数据的有效压缩提高了算法的执行效率。 展开更多
关键词 信息粒 数据压缩 等价关系隶属度 文本聚类
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