【摘 要】
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文本聚类过程中,存在着文本数据空间维数巨大,聚类的数目不能直接确定等问题。为此,有专家学者提出了次胜者受罚的竞争学习(Rival Penalized Competitive Learning)算法,简称
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文本聚类过程中,存在着文本数据空间维数巨大,聚类的数目不能直接确定等问题。为此,有专家学者提出了次胜者受罚的竞争学习(Rival Penalized Competitive Learning)算法,简称RPCL算法。该算法在一定程度上,解决了聚类的数目的确定问题。但是,该算法只适合做低维数据的聚类,对于高维数据聚类效果极差。该文提出了一种改进的RPCL算法,该方法不再采用欧氏距离去计算相似度,而是采用模糊相似度的方法,通过实验表明,改进的RPCL算法在聚类效果上好于经典的RPCL算法。
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