【摘 要】
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ＰＣＣＳ是为了帮助Ｗeb用户从搜索引擎所返回的大量文档片中筛选出自已所需要的文档，而使用的一种对Ｗeb文档进行快速聚类的部分聚类分法，首先对一部分文档进行聚类，然后根据聚类结果形成类
【机 构】
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北京大学计算机科学与技术系,北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划“九七三”基金项目资助!(G19990 32 70 5 )
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ＰＣＣＳ是为了帮助Ｗeb用户从搜索引擎所返回的大量文档片中筛选出自已所需要的文档，而使用的一种对Ｗeb文档进行快速聚类的部分聚类分法，首先对一部分文档进行聚类，然后根据聚类结果形成类模型对其余的文档进行分类，采用交互式的一次改进一个聚类摘选的聚类方法快速地创建一个聚类摘选集，将其余的文档使用Ｎaive-Bayes分类器进行划分，为了提高聚类与分类的效率，提出了一种混合特征选取方法以减少文档表示的维数，重新计算文档中各特征的熵，从中选取具有最大熵值的前若干个特征，或者基于持久分类模型中的特征集来进行特征选取
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