【摘 要】
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文中研究的是文档聚类的方法,即将给定文档集合中的文档进行分类,以达到准确聚类的目的。提出了一种将模糊C均值（FCM）和改进的LSA（Latent Semantic Analysis）相结合进行文档聚类
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系
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文中研究的是文档聚类的方法,即将给定文档集合中的文档进行分类,以达到准确聚类的目的。提出了一种将模糊C均值（FCM）和改进的LSA（Latent Semantic Analysis）相结合进行文档聚类的方法。采用改进的词语特征提取方法构建词-文档矩阵,对该词-文档矩阵进行奇异值分解,从传统的VSM向量空间中提取文本的潜在语义空间,进而将高维的文档向量映射为低维空间的语义向量,文档之间相似度的计算采用文档语义向量的余弦表示。然后采用模糊C均值根据上述计算文档相似度的结果对文档进行聚类。针对校园论坛中的文档数
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