【摘 要】
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文本聚类是文本挖掘的重要手段和方法,也是数据挖掘的一个重要分支。由于目前大多数聚类算法基于向量空间模型,性能和准确性不高,因此高效的中文聚类算法成为中文信息处理的
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文本聚类是文本挖掘的重要手段和方法,也是数据挖掘的一个重要分支。由于目前大多数聚类算法基于向量空间模型,性能和准确性不高,因此高效的中文聚类算法成为中文信息处理的主要研究内容之一。本文首先对基于向量空间模型的文本聚类方法进行了研究,分析了模糊C均值聚类算法FCM,研究并解决了构建文本向量空间,自动形成簇描述,自动寻找簇个数等问题。其次在文本语义相似度计算的基础上对文本聚类的新方法进行了探索,提出了两种聚类算法：迭代语义聚类算法ISC和基于权重主题概念图的聚类算法WSCG。最后给出了一个基于C++实现的,结合了向量空间模型和语义空间模型的文本聚类系统RCCluster。实验表明,RCCluster集成的聚类方法具有较高的综合性,聚类准确性和较好的聚类性能。
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