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依据信息论的思想,从文档信息量变化的角度,对文本聚类的过程进行了分析,研究了信息量在层次聚类过程中所呈现的规律性,进而提出一种基于信息量模型的最小熵差算法。并对文中所提出的算法进行了仿真试验,结果表明最小熵差算法在聚类准确率上整体优于k-means算法和最小熵增加算法。
一种基于信息量模型的文本挖掘改进算法
【摘 要】
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依据信息论的思想,从文档信息量变化的角度,对文本聚类的过程进行了分析,研究了信息量在层次聚类过程中所呈现的规律性,进而提出一种基于信息量模型的最小熵差算法。并对文中
【机 构】
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扬州大学广陵学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2009年36期
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