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减聚类的模糊C-均值算法在文本分类中的应用
减聚类的模糊C-均值算法在文本分类中的应用
来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shigang_fly1
【摘 要】
:
首先,选择合适的文本集合,并且对文本进行分词处理,然后,进行文档内部特征词的提取,通过采用词频统计的方法对文本向量进行降维处理,从而选择最佳的特征向量。最后,将非数值
【作 者】
:
王月
柴瑞敏
【机 构】
:
辽宁工程技术大学
【出 处】
:
计算机系统应用
【发表日期】
:
2010年3期
【关键词】
:
模糊聚类
文本分类
特征选取
VSM
减聚类
fuzy clustering
text categorization
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首先,选择合适的文本集合,并且对文本进行分词处理,然后,进行文档内部特征词的提取,通过采用词频统计的方法对文本向量进行降维处理,从而选择最佳的特征向量。最后,将非数值的文本数据进行量化处理后,利用减聚类优化的模糊C-均值算法对文本集合进行聚类,从而提高文本聚类的效果。
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