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介绍了文档聚类中基于划分的k-means算法,k-means算法适合于海量文档集的处理,但它对孤立点很敏感.为此,文章提出将聚类均值点与聚类种子相分离的思想,并具体给出了基于该思想的对k-means算法的改进算法.实验表明,该改进算法比原k-means算法具有更高的准确性和稳定性.
文档聚类中k-means算法的一种改进算法
【摘 要】
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介绍了文档聚类中基于划分的k-means算法,k-means算法适合于海量文档集的处理,但它对孤立点很敏感.为此,文章提出将聚类均值点与聚类种子相分离的思想,并具体给出了基于该思
【机 构】
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北京大学计算机研究所文字信息处理技术国家重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2003年2期
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