【摘 要】
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针对维吾尔语文档自动分类问题,提出一种基于广泛相似度度量和K-means聚类的文档分类方案。将维吾尔语文档进行预处理,通过词频-逆向文档频率(TF-IDF)算法获得关键词集合;利
【机 构】
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新疆警察学院信息安全工程系; 新疆师范大学计算机科学技术学院;
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金科研基金项目(2015211A016)
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针对维吾尔语文档自动分类问题,提出一种基于广泛相似度度量和K-means聚类的文档分类方案。将维吾尔语文档进行预处理,通过词频-逆向文档频率(TF-IDF)算法获得关键词集合;利用提出的广泛相似度度量,通过考虑与语料库中其它文档之间的距离,计算文档间的相似度;基于广泛相似度构建一个集群距离矩阵,获得一组基础集群;将基础集群的中心作为K-means聚类的初始中心,完成所有文档的聚类。实验结果表明,该方案具有较高的分类精度和较低的计算时间。
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