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在使用K．Means进行文本聚类的研究中，针对K．Means算法缺点，提出了利用DBSACN算法确定参数K的方法，将基于密度的聚类算法应用于特征选取上，使得K值计算有了一定的确定性，从而提高了聚类质量。这种将多种算法混合运用的方法，为文本聚类算法的设计提供一个新的方向。
基于K—Means算法的混合聚类算法研究
【摘 要】
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在使用K．Means进行文本聚类的研究中，针对K．Means算法缺点，提出了利用DBSACN算法确定参数K的方法，将基于密度的聚类算法应用于特征选取上，使得K值计算有了一定的确定性，从而提高了聚
【机 构】
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合肥工业大学信息工程学院,合肥工业大学机械与汽车工程学院,六安职业技术学院信息工程系
【出 处】
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阜阳师范学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2012年2期
【基金项目】
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安徽省高校省级自然科学研究项目（KJ20122391）资助.
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