【摘 要】
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传统聚类算法如k-means算法存在对样本空间形状敏感、一个样本点只能严格属于一个聚簇、需要人工指定聚簇数目等不足,这些不足之处都限制了文档聚类质量的提升。现有的模糊谱
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61363066)
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传统聚类算法如k-means算法存在对样本空间形状敏感、一个样本点只能严格属于一个聚簇、需要人工指定聚簇数目等不足,这些不足之处都限制了文档聚类质量的提升。现有的模糊谱聚类算法只能解决前两个问题,而对于聚簇数目的自动确定却无能为力,因此本文提出一种自适应模糊谱聚类算法,该算法在模糊谱聚类的基础上引入自适应算法,解决聚类数目需要人工指定的问题。实验表明,将该方法用于文本聚类中可以取得较好的效果。
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