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宋涛
作品数:
1
被引量:5
H指数:1
供职机构:
北京信息科技大学计算机学院
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发文基金:
北京市教委科技发展计划
北京市自然科学基金
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
房祥
北京信息科技大学计算机学院
施水才
北京信息科技大学计算机学院
吕学强
北京信息科技大学计算机学院
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吕学强
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房祥
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宋涛
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北京信息科技...
年份
1篇
2012
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基于改进的潜在语义分析的文本聚类
被引量:5
2012年
文本聚类中不同文本表示方法获得的聚类效果不尽相同。引入潜在语义分析模型对文本进行表示,重新给出了针对潜在语义分析的特征权重计算方法,并提出了截断奇异值分解中K值的选取方法,达到了"词-文本"空间的降维去噪目的。鉴于K-means算法中初始聚类中心选取具有一定的随机性,应用相似性初始聚类中心选取方法确定了K-means的初始聚类中心,避免了随机选取聚类中心对聚类效果的影响。基于改进的潜在语义分析方法极大的降低了文本空间的维度,经实验证明改进后的方法在聚类问题中聚类效果显著。
宋涛
施水才
房祥
吕学强
关键词:
潜在语义分析
奇异值分解
K-MEANS
文本聚类
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