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介绍了文本聚类中基于划分的方法，针对该算法对孤立点的过于敏感问题，提出了一种用于特征选择的算法改进模型，通过对特征集童孤立点的剔除改善了特征聚类效果．随后的文本分类试验表明，提出的改进的算法具有较好的特征选择效果，文本分类的效率较高．
一种基于改进K-means聚类的文本特征选择模型
【摘 要】
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介绍了文本聚类中基于划分的方法，针对该算法对孤立点的过于敏感问题，提出了一种用于特征选择的算法改进模型，通过对特征集童孤立点的剔除改善了特征聚类效果．随后的文本分类试验
【机 构】
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解放军理工大学理学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2009年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70571087)
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